摘要
提出一个基宽度可调的RBF神经网络学习算法 ,并将它应用于个股走势模式的分类问题 .文中对走势模式的特征编码进行了阐述 ,改进了原有的编码方案 .
This paper presents a learning algorithm for a RBF neural network with adjustable radial basis width and discusses its application in the classification problem of share tendency patterns. An encoding of the tendency patterns is given, which improves the existing ones. Numerical experiment shows the efficiency of the presented method.
出处
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2000年第4期12-15,共4页
Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition)
基金
福建省优秀留学回国人员科研资助项目
