原文服务方: 科技与创新       
摘要:
本文将模式识别分类技术应用于股票市场进行搜索选股.本项目采用股票价格走势来构造特征空间,依据样本股票价格走势类型对股票市场上的所有股票进行模式识别分类,并将所获得的分类结果中的第一类股票作为搜索选股的目标股票.通过对沪深两市股票进行的实证研究分析,结果表明:采用模式识别分类技术依据股票价格走势进行搜索选股是可行的,具有良好的实时性和较高的针对性,实用性较强,并可进一步改进.
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文献信息
篇名 基于K-近邻法的股价曲线的模式识别分类研究
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 K-近邻法 股价曲线 模式识别分类
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 软件时空
研究方向 页码范围 281-284
页数 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-6835.2011.01.112
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 张凤登 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 106 495 11.0 17.0
2 周美娇 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 29 168 6.0 12.0
3 王利 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 4 8 2.0 2.0
4 念蓓 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 5 39 2.0 5.0
5 曹晓璇 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 3 7 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
K-近邻法
股价曲线
模式识别分类
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
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