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用RBF神经网络确定上海股市的分形维数
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摘要:从预测能力的角度采用径向基函数(radial basis function, 简称RBF)神经网络方法计算我国上海股票市场的
分形维数, 并通过RBF神经网络的实验, 得到上海股市的最小嵌入维数为6, 验证了股市
分形维数在2~3之间, 从 ...
2018-2-6 06:20 - a智多星 - 人工智能论文版
基于分形维数的数据挖掘技术研究综述
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摘要:
分形维数在数据挖掘领域起着非常特殊的作用,它能有效地描述数据集,能反映复杂数据集中隐藏的规律性,基于
分形维数的数据挖掘技术研究越来越受到人们的广泛关注。本文首先介绍了数据集的
分形维数,进而在此基 ...
2018-1-31 16:40 - AIworld - 人工智能论文版