| 基于并行计算及入侵检测系统的异动股票选择 |
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| 引用本文： | 谢鑫,胡云姣.基于并行计算及入侵检测系统的异动股票选择[J].北京化工大学学报(自然科学版),2009,36(2):110-112. |
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| 作者姓名： | 谢鑫 胡云姣 |
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| 作者单位： | 北京化工大学,理学院,北京,100029;北京化工大学,理学院,北京,100029 |
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| 摘 要： | 将入侵检测技术引入到股票的选择中，给出了一种基于并行遗传算法的入侵检测技术。将数据随机分为若干个小组，对每一个小组中的数据进行检测，把每个小组中的最可疑的行为特征汇合后进行比对，最后选择出异动股票。对上海电力股票2008年4月24日至7月22日的数据利用MATLAB进行了模拟，与标准遗传算法比较，改进后的算法降低了误报率，缩短了运算时间。
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| 关 键 词： | 并行计算 遗传算法 股票选择 入侵检测系统 |
| 收稿时间： | 2008-09-10 |
Volatile stock options based on parallel computing and an intrusion detection system |
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| XIE Xin,HU YunJiao.Volatile stock options based on parallel computing and an intrusion detection system[J].Journal of Beijing University of Chemical Technology,2009,36(2):110-112. |
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| Authors: | XIE Xin HU YunJiao |
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| Institution: | School of Science, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China |
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| Abstract: | Intrusion detection technology is used to treat stock options.An intrusion detection technology based on a parallel genetic algorithm is proposed.The data are randomly divided into several groups.Each group of data is tested,the most suspicious behavior characteristics in each group are merged together to make comparisons,and finally an option in the volatile stock is obtained.The data for Shanghai Electric Power stock from April 24 to July 22 2008 are analyzed using Matlab.Compared with the standard geneti... |
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| Keywords: | parallel computation genetic algorithm stock options intrusion detection system |
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