基于模糊神经网络的粗糙集在股市预测中的应用

计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (4): 168-169.

基于模糊神经网络的粗糙集在股市预测中的应用

叶德谦马志强李帼姜皇普

燕山大学中德信息技术合作研究所,秦皇岛066004

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16

YE De-Qian ,MA Zhi-Qiang ,LI Guo ,JIANG Huang-Pu （ICDZ - Institute for Information Technology, Yanshan University, Qinhuangdao 066004）

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 提出在模糊神经网络中使用粗糙集理论进行网络的设计。在模糊神经网络中引入粗糙集理论，不仅可以去除模糊神经网络中输入层的冗余神经元而且可以确定隐含层神经元的数目，从而使模糊神经网络具有更准确的逼近收敛能力和较高的精度。最后应用于股票市场，在股票买卖时机预测中取得了良好的效果。

关键词: 粗糙集模糊聚类神经网络股市预测

Abstract: A new scheme of knowledge encoding in a fuzzy neural networks using rough set theoretical concepts is described. Introducing the rough theory in the fuzzy neural network can not only remove redundant neurons in the input layers of fuzzy neural, but also c

Key words: Rough sets theory,Fuzzy clustering algorithm,Neural network,Prediction of stock market

叶德谦马志强李帼姜皇普. 基于模糊神经网络的粗糙集在股市预测中的应用[J]. 计算机科学, 2008, 35(4): 168-169. https://doi.org/

YE De-Qian ,MA Zhi-Qiang ,LI Guo ,JIANG Huang-Pu （ICDZ - Institute for Information Technology, Yanshan University, Qinhuangdao 066004）. [J]. Computer Science, 2008, 35(4): 168-169. https://doi.org/

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