一种基于信息熵的金融数据神经网络分类方法

• 作者: Starzyk Janusz 冯建 邱菀华
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 社会科学
• 关键词: 数据分类 神经网络 熵
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 211-215,226
• 分类号: C931.9
• 语种: 中文

摘要

讨论一种基于信息熵的神经网络数据分类方法,通过所有神经元的统计权重信息对输入数据进行投票分类.这种多层网络结构以及基于信息量的分割算法,使得它在数据分类问题上比现有的多数神经网络具有更好的表现.其并行的可扩展结构适合硬件实现,能够提高实际运算速度,适合用来处理金融方面高维度、复杂的海量数据问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱菀华	北京航空航天大学经济管理学院	272	4611	36.0	51.0
2	Starzyk Janusz	俄亥俄大学电机与计算机科学学院	1	20	1.0	1.0