Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,648,482
A two-stage architecture for stock price forecasting by combining SOM and fuzzy-SVM
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Duc-Hien Nguyen, Manh-Thanh Le
Nơi đăng:
International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS), USA, ISSN: 1947-5500;
S
ố:
Vol. 12 No. 8, 2014;
Từ->đến trang
: 20-25;
Năm:
2014
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
This paper proposed a model to predict the stock price based on combining Self-Organizing Map (SOM) and fuzzy – Support Vector Machines (f-SVM). Extraction of fuzzy rules from raw data based on the combining of statistical machine learning models is the base of this proposed approach. In the proposed model, SOM is used as a clustering algorithm to partition the whole input space into several disjoint regions. For each partition, a set of fuzzy rules is extracted based on a f-SVM combining model. Then fuzzy rules sets are used to predict the test data using fuzzy inference algorithms. The performance of the proposed approach is compared with other models using four data sets.
walgreens prints coupons
open
free printable coupons
ABSTRACT
This paper proposed a model to predict the stock price based on combining Self-Organizing Map (SOM) and fuzzy – Support Vector Machines (f-SVM). Extraction of fuzzy rules from raw data based on the combining of statistical machine learning models is the base of this proposed approach. In the proposed model, SOM is used as a clustering algorithm to partition the whole input space into several disjoint regions. For each partition, a set of fuzzy rules is extracted based on a f-SVM combining model. Then fuzzy rules sets are used to predict the test data using fuzzy inference algorithms. The performance of the proposed approach is compared with other models using four data sets.
marriage affairs
all wife cheat
i want an affair
unfaithful spouse
infidelity
i dreamed my husband cheated on me
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn