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摘要:
文章改进了自反馈FP聚类算法,并将该聚类算法应用于中国的证券市场.对应用的结果进行分析,说明了自反馈FP聚类算法作为聚类分析器在证券研究的应用中具有实用价值,以及在对证券市场深入研究中具有较好的应用前景.
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文献信息
篇名 基于构造型反馈神经网络聚类算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 构造型神经网络 FP算法 聚类 证券
年,卷(期) 2004,(20) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 50-53
页数 4页 分类号 TP183
字数 3875字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.20.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘锋 安徽大学人工智能研究所智能计算与信号处理重点实验室 77 392 11.0 16.0
2 张铃 安徽大学人工智能研究所智能计算与信号处理重点实验室 85 2554 22.0 49.0
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研究主题发展历程
节点文献
构造型神经网络
FP算法
聚类
证券
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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