一种基于信息熵的金融数据神经网络分类方法

发布时间：2018-03-14 14:50

  本文选题：数据分类　切入点：神经网络　出处：《控制与决策》2012年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：讨论一种基于信息熵的神经网络数据分类方法,通过所有神经元的统计权重信息对输入数据进行投票分类.这种多层网络结构以及基于信息量的分割算法,使得它在数据分类问题上比现有的多数神经网络具有更好的表现.其并行的可扩展结构适合硬件实现,能够提高实际运算速度,适合用来处理金融方面高维度、复杂的海量数据问题.
[Abstract]:This paper discusses a neural network data classification method based on information entropy, which classifies the input data by the statistical weight information of all neurons. The multi-layer network structure and the segmentation algorithm based on the amount of information are discussed. The parallel scalable structure is suitable for hardware implementation, it can improve the actual operation speed, and it can be used to deal with the high dimension of finance, which makes it perform better in data classification than most existing neural networks, and its parallel scalable structure is suitable for hardware implementation. Complex massive data problems.
【作者单位】： 北京航空航天大学经济管理学院;俄亥俄大学电机与计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(70871002)
【分类号】：F830;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1611689