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邵培基
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期刊论文
基于信息扩散原理运用人工神经网络识别股票级别
中国管理科学，2004，12（5）：6～11，-0001，（）：
本文提出采用人工神经网络的方法对股票级别进行识别，以便辨识股票的优劣。首先建立股票识别的指标体系，对神经网络的训练样本中的各支股票的各项指标进行初步评级，然后用因素状态空间上信息扩散的方法对初步评级的结果进行优化处理，把处理后的结果作为神经网络训练样本的输入和输出因素，并利用BP算法进行网络训练,当计算达到要求的精度后即完成训练。经训练所得的神经网络即可用于识别股票级别。本文最后给出一个实例，具体说明运用信息扩散和人工神经网络的方法识别股票级别的过程，并对结果进行了分析讨论。采用本文所介绍的方法对股票级别进行识别，可以有效地减少主观因素及市场波动所带来的影响。
【免责声明】以下全部内容由[邵培基]上传于[2009年05月20日 10时55分15秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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