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时间序列数据是一类典型的关系型数据，尤其是小样本时间序列数据。针对其样本少、部分信息未知的特点，提出将灰色系统和神经网络相融合，构建灰色神经网络，充分利用两种方法的优势对小样本时间序列数据进行有效挖掘。实验表明：构建的这种网络具有较高的预测精度，非常适用于小样本时间序列数据的挖掘。
基于小样本时间序列的数据挖掘技术研究
【摘 要】
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时间序列数据是一类典型的关系型数据，尤其是小样本时间序列数据。针对其样本少、部分信息未知的特点，提出将灰色系统和神经网络相融合，构建灰色神经网络，充分利用两种方法的优势
【机 构】
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黄淮学院信息工程学院
【出 处】
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微型电脑应用
【发表日期】
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2014年12期
【基金项目】
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基金项目：河南省教育厅科技攻关计划资助项目（148520036）
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