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[学位论文] 作者：熊腾科,,
来源： 年份：2006
金融预测是金融数据挖掘的一个重要研究方向。金融时间序列除了具有非线性、非平稳、动态的一般常见的特征外,还具有其它一些特征,例如高噪音、非正态、尖峰厚尾等。因此,金...
[期刊论文] 作者：林香,姜青山,熊腾科,
来源：计算机研究与发展 年份：2006
目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数...
[期刊论文] 作者：张德富,熊腾科,邓安生,
来源：计算机工程与应用 年份：2005
文章研究了模糊逻辑模型在金融预测领域中的应用。由于该模型自身的局限性，在对金融时间序列趋势的连续预测应用中，趋势准确率偏低，连续预测值波动小（体现不出未来的市场走向），对此......
[期刊论文] 作者：林香，姜青山，熊腾科，LinXiang，JiangQingshan，XiongTengke,
来源：计算机研究与发展 年份：2006
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[会议论文] 作者：熊腾科,董槐林,姜青山,张德富,邹滢滢,
来源：第二十二届中国数据库学术会议 年份：2005
本文研究了Rough set理论和分析方法在信息系统挖掘中的应用,在提高Rough set挖掘效率上进行了有益的探索.在进行知识挖掘前对系统进行浓缩,不仅提高了后续挖掘的效率,更重要...
[会议论文] 作者：熊腾科,张德富,董槐林,姜青山,邹滢滢,
来源：第二十二届中国数据库学术会议 年份：2005
本文研究了Rough set理论和分析方法在信息系统挖掘中的应用,在提高Rough set挖掘效率上进行了有益的探索.在进行知识挖掘前对系统进行浓缩,不仅提高了后续挖掘的效率,更重要的是建立了一个属性集上新的机制,在此基础上给出新的递减式属性约减算法,此方法不仅效......
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