基于遗传算法的属性约简方法在股票预测中的应用研究



基于遗传算法的属性约简方法在股票预测中的应用研究

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基于遗传算法的属性约简方法在股票预测中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
目录	第8-10页
插图索引	第10-11页
附表索引	第11-12页
第1章绪论	第12-16页
1.1 课题研究的背景和意义	第12-13页
1.2 粗糙集的发展及国内外研究状况	第13-14页
1.3 论文主要研究内容及结构	第14-16页
第2章粗糙集理论的一般知识	第16-26页
2.1 粗糙集理论的基本概念	第16-20页
2.1.1 知识与知识库	第16-18页
2.1.2 粗糙集的近似集	第18-20页
2.2 知识约简	第20-23页
2.2.1 知识约简	第20-22页
2.2.2 知识的依赖性	第22-23页
2.3 决策表和知识表达系统	第23-25页
2.4 小结	第25-26页
第3章决策信息系统属性约简算法分析	第26-35页
3.1 相关概念	第26-27页
3.2 几种典型的属性约简算法及其分析	第27-31页
3.2.1 基于区分矩阵的算法	第27-28页
3.2.2 基于属性依赖度的算法	第28页
3.2.3 基于分类质量的算法	第28-29页
3.2.4 基于信息熵的算法	第29-30页
3.2.5 算法比较与分析	第30-31页
3.3 粗糙集在数据挖掘中的应用	第31-34页
3.3.1 粗糙集作为数据挖掘方法的优势	第31-32页
3.3.2 粗糙集理论与其他挖掘算法的结合应用	第32页
3.3.3 基于粗糙集的数据挖掘过程	第32-34页
3.4 小结	第34-35页
第4章自适应遗传算法的改进	第35-43页
4.1 遗传算法	第35-38页
4.1.1 遗传算法的基本理论	第35-36页
4.1.2 遗传算法的构成要素	第36-37页
4.1.3 遗传算法的基本流程	第37-38页
4.2 改进的自适应遗传算法	第38-42页
4.2.1 自适应遗传算法	第38-39页
4.2.2 改进的自适应遗传算法	第39-40页
4.2.3 改进的交叉算子和变异算子分析	第40页
4.2.4 实例分析	第40-42页
4.3 小结	第42-43页
第5章基于遗传算法的属性约简在股票预测中的应用	第43-52页
5.1 基于遗传算法的属性约简算法改进	第43-45页
5.2 案例描述	第45-46页
5.3 神经网络	第46页
5.4 模型建立	第46-47页
5.5 仿真实验	第47-51页
5.5.1 数据预处理	第47-48页
5.5.2 属性约简	第48-49页
5.5.3 股价预测	第49-51页
5.6 小结	第51-52页
结论	第52-54页
参考文献	第54-59页
致谢	第59-60页
附录A 攻读学位期间所参与的项目目录	第60-61页
附录B 攻读学位期间所发表的学术论文目录	第61页

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