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Research on the Applications of Data Mining in Financial Prediction

机译:数据挖掘在金融预测中的应用研究

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摘要

Time series is an important data, the prevalence of time series to make use of data mining technology can effective access to information and knowledge discovery. In the process of time series data mining, feature representation and similarity measure is an important basic work, the smooth implementation of for other data mining task provides a good data processing method and technical support. Based on information entropy, this paper puts forward a kind of neural network classification method based on statistical learning theory, is different with the traditional neural network method. The proposed methodology is verified through the numerical analysis and experimental simulation. Further research interests are also discussed.
机译:时间序列是一个重要的数据,时间序列的流行率利用数据挖掘技术可以有效获取信息和知识发现。 在时间序列数据挖掘过程中,特征表示和相似度措施是一个重要的基本工作,用于其他数据挖掘任务的平滑实现提供了良好的数据处理方法和技术支持。 基于信息熵,本文提出了一种基于统计学习理论的神经网络分类方法,与传统的神经网络方法不同。 通过数值分析和实验模拟验证所提出的方法。 还讨论了进一步的研究兴趣。

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