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一种基于Python和BP神经网络的股票预测方法 被引量:6
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作者 曾武序 钱文彬 +2 位作者 王映龙 杨文姬 柳军 《计算机时代》 2018年第6期72-75,80,共5页
股票预测可以辅助投资者进行正确的金融投资,本文使用Python语言开发网页爬虫爬取真实的股票数据,首先通过requests库获取网页数据,使用Beautiful Soup库解析静态html页面,并通过查找标签获取股票数据,然后对数据进行解析,用xlwt库将数... 股票预测可以辅助投资者进行正确的金融投资,本文使用Python语言开发网页爬虫爬取真实的股票数据,首先通过requests库获取网页数据,使用Beautiful Soup库解析静态html页面,并通过查找标签获取股票数据,然后对数据进行解析,用xlwt库将数据存入excel文件,并对数据归一化处理,最后,在三层BP神经网络中根据批量梯度下降法调整隐含层结点个数,以获取相对更优的连接权值和阈值,从而对股票的涨跌做出预测,为投资者的投资行为提供参考。 展开更多
关键词 PYTHON 网络爬虫 BP神经网络 股票预测
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面向混合数据的代价敏感三支决策边界域分类方法 被引量:1
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作者 周阳阳 钱文彬 +2 位作者 王映龙 彭莉莎 曾武序 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期411-419,共9页
针对现有三支决策模型的研究对象多为单一性数据的决策系统,对于混合数据边界域样本处理的研究相对较少,本文面向混合数据提出了基于核属性的代价敏感三支决策边界域分类方法。该方法基于正域约简计算混合邻域决策系统的核属性集,在此... 针对现有三支决策模型的研究对象多为单一性数据的决策系统,对于混合数据边界域样本处理的研究相对较少,本文面向混合数据提出了基于核属性的代价敏感三支决策边界域分类方法。该方法基于正域约简计算混合邻域决策系统的核属性集,在此基础上计算混合邻域类,并利用三支决策规则分别将对象划分到各决策类的正域、边界域和负域;提出了一种基于代价敏感学习的三支决策边界域分类方法,并构造了误分类代价的计算方法,以此划分边界域中的对象。通过对UCI上的10个数据集进行实验对比与分析,进一步验证了本文方法,为处理边界域样本提供了一种可行有效的方法。 展开更多
关键词 三支决策 粒计算 代价敏感 混合数据 正域约简 边界域样本处理 粗糙集 核属性
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