【摘 要】
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设计了一种动态模糊系统模型,该模型能够动态地进行规则自学习,从而减少了规则学习的计算量.提出优化该模型的双重遗传算法:外层采用整数编码,用来训练系统的结构,内层采用实
【机 构】
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南开大学信息技术科学学院,山东财政学院计算机信息工程学院
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设计了一种动态模糊系统模型,该模型能够动态地进行规则自学习,从而减少了规则学习的计算量.提出优化该模型的双重遗传算法:外层采用整数编码,用来训练系统的结构,内层采用实数编码,用来训练系统的参数;内层GA得到的最佳染色体适应值用来评价外层GA相应染色体.该模型结构简单,便于实现,并可离线优化,在线预测.通过应用于实际股市行情的预测和效率分析,不论从预测的结果还是从运行效率看,都收到了满意的效果.
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