【摘 要】
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该文通过对数据挖掘技术、神经网络技术及数据降维分析技术的深入研究,把这些技术应用到股票市场的分析和预测上,取得了以下阶段性的成果:把关联规则挖掘技术应用到股票连动
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该文通过对数据挖掘技术、神经网络技术及数据降维分析技术的深入研究,把这些技术应用到股票市场的分析和预测上,取得了以下阶段性的成果:把关联规则挖掘技术应用到股票连动规则的发现上,挖掘出近期股市不少的连动规则,并以此为基础,开发出基于连动规则的信号监控系统.用户可以从互联网上下载每日的股票数据作为系统数据源,使用监控系统可以检测已发现的规则是否触发,以此作为一个重要的股票交易决策依据.把神经网络技术和PP回归分析应用到股价预测上,取得了一批有价值的预测数据.在研究神经网络技术的过程中,提出了前馈网络训练算法的改进算法—XBPNN,该算法对前馈网络中的激活函数作了加强,使得训练次数大约减少了一半,网络误差也大为减少,提高了网络计算的速度.
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