【摘 要】
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该文主要做了以下一些工作.在神经网络理论研究方面,我们对二层前传神经网络在线梯度法(OGM)的收敛性定理进行了论证,将已有的结果推广到包括重要的相对熵函数在内有很广泛的
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该文主要做了以下一些工作.在神经网络理论研究方面,我们对二层前传神经网络在线梯度法(OGM)的收敛性定理进行了论证,将已有的结果推广到包括重要的相对熵函数在内有很广泛的一类活化函数及能量函数.在神经网络实际应用方面,我们首先利用引入技术指标的BP网络对沪市综合指数的涨跌行情进行了预测,从而较大地改进了已有的结果,将预测误差由67.3﹪-71.4﹪提高到72﹪-80﹪.然后又运用BP网络、径向基函数网络及经济预测中经常使用的指数平滑预测法对沪市中著名的个股——四川长虹进行了研究.数值实验结果证明,神经网络用于国内股市的预测是有效的、可行的,有着良好的应用前景.
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