基于SOM网络的股票聚类分析方法

摘要：

无监督的自组织映射(SOM)神经网络是用于聚类的主要人工神经网络模型之一.在SOM网络的基础上改进了网络中的邻域函数,并将其用于对股票进行分析和选择,得到了令人满意的结果.为了提高解的精度,避免多个输入样本映射到同一输出节点还提出了禁忌映射的方法.数值模拟表明该模型对于上市公司的聚类结果令人满意,对于股民客观、准确地选出真正具有投资价值的股票具有指导意义.

关键词：SOM神经网络、动态竞争、聚类、禁忌映射、股票分析

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目60673023

在线出版日期：2008-07-09（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：2426-2428