基于RBF神经网络的股市涨跌分类预测

本文介绍了RBF神经网络的基本概念以及网络结构,并利用基于RBF建立的概率神经网络对上证股市的涨跌进行了分类预测,实例计算分析表明基于RBF的概率神经网络在对股市整体走势的预测上表现较好。

考虑含有完全图K_4的图的补图的L(2,1)-标号的岛序列

为了得到容许至少两个不同岛序列的连通图,文中考虑一类含有完全图K4且除K4外不含相邻重点的图G的两个最小路覆盖数c(G)和其补图的两个L(2,1)-标号下的λ数和洞指数ρ(GC)之间的关系,得到了其补图的两个不同L(2,1)-标号容许两个不同的岛序列且洞指数ρ(G)≥1的λ-标号,证明图GC是连通的.