【摘 要】
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神经网络集成通过训练多个网络并将其结论进行合成，可以显著地提高学习系统的推广能力，它不仅有助于专家对机器学习和神经网络的深入研究，还有助于工程技术人员利用神经网络技术
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神经网络集成通过训练多个网络并将其结论进行合成，可以显著地提高学习系统的推广能力，它不仅有助于专家对机器学习和神经网络的深入研究，还有助于工程技术人员利用神经网络技术来解决现实世界中的问题。本文研究了神经网络集成技术在非线性金融数据预测中的有效性，提出了一个基于神经网络集成的外汇预测模型。实验结果表明它能有效地提高汇率预测的方向精度。同时，研究了神经网络配置和训练问题并提出了AB网络模型。最后，将神经网络应用到实际的汇率预测系统中。
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