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提出一个基宽度可调的ＲＢＦ神经网络学习算法，并将它应用于股走势模式的分类问题。文中对走势模式的特征编码进行了阐述，改进了原有的编码方案，实例计算表明效果良好。
个股走势模式分类的RBF神经网络方法
【摘 要】
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提出一个基宽度可调的ＲＢＦ神经网络学习算法，并将它应用于股走势模式的分类问题。文中对走势模式的特征编码进行了阐述，改进了原有的编码方案，实例计算表明效果良好。
【机 构】
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福州大学计算机科学与技术系
【出 处】
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福州大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2000年4期
【基金项目】
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福建省优秀留学回国人员科研资助项目
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