【摘 要】
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该论文在分析传统证券投资技术分析优缺点的基础上,结合对知识发现技术(KDD)的研究提出了基于KDD的证券投资技术分析的新构想.基于该构想,该文对粗集理论、神经网络进行了系
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该论文在分析传统证券投资技术分析优缺点的基础上,结合对知识发现技术(KDD)的研究提出了基于KDD的证券投资技术分析的新构想.基于该构想,该文对粗集理论、神经网络进行了系统研究,提出了粗集和神经网络相结合的知识发现模型,并以此模型为基础建立了证券投资的动态知识发现系统框架.在系统的实现过程中,利用粗集作为神经网络的前端处理器,简化训练样本、抽取规则、构建和训练神经网络,然后利用神经网络进行预测.该论文最后结合实例,对该论文的研究结果进行了验证.
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