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摘要:
提出了利用改进的克隆选择算法发现模糊规则的方法.在该方法中,对规则的评价函数不仅包含规则本身的置信度和蕴涵隶属度等特性,也包含表明规则对规则集整体性能影响程度的量化特性,即一致性贡献和完备性贡献.将该方法用于发现股票20日移动平均线与历史量价之间的模糊规则的仿真试验收到了满意结果.
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文献信息
篇名 改进的克隆选择算法在模糊规则发现中的应用
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 克隆选择算法 小生境克隆选择算法 模糊规则 规则发现 股票预测
年,卷(期) 2007,(10) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 199-201
页数 3页 分类号 TP18
字数 4120字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.10.071
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 王秀峰 南开大学信息技术科学学院 56 1308 18.0 35.0
2 郑士芹 南开大学信息技术科学学院 2 29 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
克隆选择算法
小生境克隆选择算法
模糊规则
规则发现
股票预测
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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