基于正则前馈神经网络的股票时间序列数据库的知识发现

摘要：

将正则最小二乘前馈网络学习算法应用于时间序列的知识发现.正则最小二乘算法将正则化网络和节点删除算法结合起来,大大提高了前馈网络的泛化性能.将其应用于股票时间序列数据库的暂态规则的知识发现,发现过程包括时间序列数据库预处理和数据挖掘(规则发现)两部分,实验结果表明预测效果良好.

关键词：时间序列、暂态规则、知识发现、泛化性能、正则化、节点删除

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：98-100