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模式识别在金融数据分析中的应用研究
《模式识别在金融数据分析中的应用研究》从计算机科学的角度研究金融数据中的规则,力图发现和挖掘出海量金融数据中的隐藏信息。《模式识别在金融数据分析中的应用研究》从计算机科学的模式识别理论和相关技术出发,利用深度信念网络进行金融异常检测,去发现隐藏在金融交易后面的那些欺诈行为;利用非负矩阵分解去研究股指的波动,进而预判证券市场的震荡;把卷积神经网络改造为一个信用评分模型,为信贷提供决策支持;通过决策树得到股市预测模型的前提,然后引入情感数据来修正预测结果;建立以股票技术指标为基础,股民情绪分析为辅助的方法较为准确地对股市走势进行预测。
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