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设计了一种降低了时间复杂度和空间复杂度的横向拟正则规则双层的MMDR算法,介绍了利用这个优化的算法在股市数据中得到的正则规则进行股票价格预测的方法,以及如何将此算法的运行过程中产生的大量规则应用于证券交易仿真复杂适应系统的“个体”建模中,以解决证券交易仿真系统需要大量互不相同的个体建模的问题。
MMDR算法的优化以及在证券仿真中的应用
【摘 要】
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设计了一种降低了时间复杂度和空间复杂度的横向拟正则规则双层的MMDR算法,介绍了利用这个优化的算法在股市数据中得到的正则规则进行股票价格预测的方法,以及如何将此算法的运行过程中产生的大量规则应用于证券交易仿真复杂适应系统的“个体”建模中,以解决证券交易仿真系统需要大量互不相同的个体建模的问题。
【机 构】
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南开大学
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2005年06期
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