摘要
针对传统证券投资技术分析方法所存在的不足,通过对粗集理论、神经网络学习机理的研究,提出了面向证券投资的动态知识发现系统的基本框架.基于此框架,设计出面向证券投资的动态知识发现系统,并详细阐述了系统的各组成部分的设计思想及实现.最后结合实例,验证了系统的有效性、可行性.
On the basis of analyzing disadvantage of traditional stock investment technology, combining the research on KDD(knowledge discovery in database), the paper proposes a framework of stock_investment_oriented dynamic knowledge discovery system based on rough set and neural network. From this framework, the paper formulates the design and implementation of this system. Finally, the paper tests the result of research through an instance.
出处
《系统工程学报》
CSCD
2003年第4期377-384,共8页
Journal of Systems Engineering
基金
国家自然科学基金重点资助项目(70031020)
山东省自然科学基金资助项目(Y2000G04).
关键词
证券投资
证券市场
市场经济
动态知识发现系统
系统设计
knowledge discovery in database(KDD)
combinatorial technology analysis
rough set
technical indices function base