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[期刊] 管理现代化
[作者]
陈艳 褚光磊
将遗传网络规划用于解决数据挖掘中的关联规则问题。相对于传统的关联规则挖掘算法,基于遗传网络规划的方法通过其中的遗传算子能够以递增的方式发现关联规则,从而避免了传统方法需要将全部数据库遍历才能得到规则的局限性。通过将要挖掘的关联规则定义为事务间的关联规则,以解决股票市场中的价格预测问题。
[期刊] 情报科学
[作者]
付斌 张吉军 钟健 黄长略 于智博
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
关键词：
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[期刊] 审计研究
[作者]
李培培
党的二十大报告提出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。数字技术已成为当今经济社会发展不可缺少的重要力量。近年来，审计机关高度重视数据分析工作，通过数据分析发现问题在审计工作中发挥了重要作用。随着数据获取范围拓展及数据间关系日趋复杂，迫切需要加强对数据间隐含关系的挖掘。关联规则挖掘算法主要实现数据关联关系分析，本文基于对具有代表性的Apriori和FP-Growth算法的研究，给出了关联规则挖掘算法在揭示组团刷卡骗取医保问题和违规刷课骗取培训补贴问题中的审计应用，对算法在审计应用中的注意事项及存在不足进行了总结，并提出了拓展算法审计应用场景、加强与其他技术结合应用等建议。
关键词：
数据挖掘 关联规则 关联关系 国家审计
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
惠晓峰 胡运权 胡伟
本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷,结合遗传算法,提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上,该模型取得了令人满意的结果。
关键词：
遗传算法 神经网络 汇率预测
[期刊] 商业研究
[作者]
马明 李松
为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
孙晓梅
关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要问题,在最近几年里被广泛研究。本文将目前广受关注的粗糙集理论及方法引入网络课程评价中,构建了基于粗集的关联规则挖掘模型,并实例探讨了网络课程评价中的关联规则挖掘方法。希望为我们开展网络课程评价的实践提供新的思路与方法。
关键词：
关联规划 粗糙集 网络课程 评价
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
蒋艳霞 柯大钢 解青芳
近年来,数据挖掘技术在各领域的应用越来越广。数据挖掘工具能够从大量数据中获取有用的知识,并对将来的趋势和行为做出预测,为使用者提供决策依据。本文主要分析了数据挖掘技术在股票收益预测方面的应用前景并阐述了相关的应用程序。
关键词：
数据挖掘 应用 股票收益
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余黄樱子 董庆兴 张斌
[目的/意义]近年来,以电子病历大规模应用为标志的医疗信息化发展迅速。电子病历的广泛应用使得医疗信息管理机构产生并存储了大量医疗数据,如何从这些海量的数据中挖掘出有价值的疾病关联知识,以辅助疾病的精准诊断和预测成为当前信息科学研究人员和业界人员面临的重要问题。[方法/过程]文章提出一种疾病知识网络表示学习模型及其链路预测算法(NRL-LP),以进行疾病知识的关联关系挖掘与预测。该模型学习网络节点的内部和外部特征并将节点映射为空间向量以浅层表示节点,然后将链路预测问题转化为有监督的学习,提出NRL-LP算法预测节点对之间是否连接来挖掘和预测疾病知识间存在的关联关系。[结果/结论]以1400万条非结构化医疗临床记录的数据集为实验对象,结果表明,NRL-LP能够揭示新的疾病关联知识,为有效进行临床决策提供帮助。
关键词：
知识挖掘 链路预测 电子病历 预测方法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曹超 盛小平
介绍社会网络方法——整体网络研究方法和以个体为中心的网络研究方法,说明社会网络在竞争情报源挖掘中运用的意义,着重从基于整个网络角度的分析和以个体为中心的分析两个层面探讨社会网络在竞争情报源挖掘中的应用。
关键词：
社会网络 竞争情报 应用研究
[期刊] 情报科学
[作者]
李欣
【目的/意义】关联数据发现与个性化信息推送是未来智慧图书馆建设的核心内容。大数据环境下,为了提高图书馆推送信息的精准度,本文把适合个性化信息推送服务的强关联规则挖掘技术引入到高校图书馆智慧化信息服务中,研究在图书馆集成管理系统的基础上实现图书的智能查询和个性化信息推送。【方法/过程】在具体的研究中,由于经典关联规则挖掘需要多次扫描数据库,生成大量的冗余关联规则信息,因此需要重新定义领域内强关联规则和频繁项目集,提出处理海量数据需要的强关联规则算法。【结果/结论】将改进的算法应用到图书借阅和信息查询数据的分
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
尚朝辉 甄九州
现如今大量实证研究通过使用人工智能技术来增强技术分析在股票市场的预测能力。本文构建了基于遗传编程理论的股票技术交易模型,通过使用五个世界股票指数、五支英国股票以及五支中国股票不同时长的历史数据进行的实验表明,该模型的盈利能力较基本的技术指标均有提高,并能战胜"买入-持有"策略。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
邱兆祥 庹忠梁
采用核密度加权局域均值函数估计的方法获取非预期交易量信息,并采用遗传编程的方法,寻找股票价格与交易量之间的函数关系式。研究表明,传统的线性与二次型量价关系表达式可能会导致本质上的错误,两者的函数关系复杂且因市场规模、市场行情的不同而不同。然而同时剔除预期交易量和预期收益率信号后,两者的非预期信号呈现明显的负线性相关性,这种相关性不受市场规模或行情的影响。
关键词：
量价关系 核密度估计 遗传编程 股票市场
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
邱兆祥 庹忠梁
采用核密度加权局域均值函数估计的方法获取非预期交易量信息,并采用遗传编程的方法,寻找股票价格与交易量之间的函数关系式。研究表明,传统的线性与二次型量价关系表达式可能会导致本质上的错误,两者的函数关系复杂且因市场规模、市场行情的不同而不同。然而同时剔除预期交易量和预期收益率信号后,两者的非预期信号呈现明显的负线性相关性,这种相关性不受市场规模或行情的影响。
关键词：
量价关系 核密度估计 遗传编程 股票市场
[期刊] 统计研究
[作者]
朱建平,谢邦昌
The paper explores the problems of application of association rule of data mining.
关键词：
数据挖掘 关联规则 提升 统计
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
孟志青 郑国杰 赵韵雯
本文将东方财富网股吧的评论数据作为实证对象,利用文本挖掘技术构建金融领域的情感词典,通过贝叶斯方法将其合成网络情绪指数,应用ARMA-GARCH族模型分别刻画网络情绪与个股收益序列。结果表明:ARMA-GARCH族模型能有效解释网络情绪与股票收益的自相关性与异方差性;在短期内网络情绪对大多数个股的收益具有一定的预测作用,而个股收益对网络情绪的影响则具有较长时滞。
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