Интеллектуальная многоконтурная система поддержки принятия решений аналитика

Карлов, Дмитрий Николаевич. Интеллектуальная многоконтурная система поддержки принятия решений аналитика : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.01 / Карлов Дмитрий Николаевич; [Место защиты: Кубан. гос. технол. ун-т].- Краснодар, 2010.- 131 с.: ил. РГБ ОД, 61 11-5/1694
Автор
Карлов, Дмитрий Николаевич
Год
2010
  • 99 000 UZS

Оглавление диссертации
Введение
Глава 1. Задача анализа финансовых временных рядов 12
1.1 Гипотеза эффективного рынка 13
1.2 Фундаментальный анализ
1.3 Технический анализ 24
1.4 Волновой анализ
1.5 Цифровые фильтры для финансовых временных рядов -
1.6 Анализ и классификация традиционных методов прогнозирован
временных рядов рынка Forex --*"
1.7 Современные методы прогнозирования временных рядов рынка
1.7.1 Применение теории хаоса 30
1.7.2 Фрактальный анализ 32
1.7.3 Нейронные сети 38
1.7.4 Генетические алгоритмы 40
1.8 Механические торговые системы 46
Выводы первой главы -----
Глава 2. Скоростной метод обучения многослойного персептрона 49
2.1 Топология многослойного персептрона
2.2 Алгоритм скоростного метода обучения многослойного персептр
2.3 Расчет ошибки и структура сети
2.4 Общий алгоритм решения задач с помощью скоростного алтофшт обучения многослойного персептрона
Выводы второй главы
Глава 3
3.1 Системы поддержки принятия решений
3.2 Общая структура системы поддержки принятия решений на финансовых рынках 59
3.2.1 Блок сбора информации 61
3.2.2 Блок предварительной обработки информации 68
3.2.3 Блок статистики 68
3.2.4 Модуль факторного анализа 70
3.2.5 Блок технического анализа 70
3.2.6 Блок тестирования 70
3.2.7 Блок торговли 71
3.2.8 Блок методов искусственного интеллекта 71
3.3 Общая структура модуля OLAM в составе СППР аналитика рынка Forex 72
3.4 Модуль индикаторов (на примере MACD) 77
3.5 Система самомодификации систем управления 81
3.6 Нечеткий мультиплексор 83
3.6.1 Алгоритм подстройки нечеткого мультиплексора 86
3.7 Система управления нейросетевым модулем прогнозирования 87
3.8 Нейросетевой модуль поиска фигур технического анализа на графике -
90
Выводы третьей главы 98
Глава 4 99
4.1 Тестирование скоростного метода обучения многослойного персептрона 99
4.1.1 Стандартная предобработка данных для прогнозирования 100
4.1.2 Результаты методов обучения нейронных сетей при прогнозировании 100
4.2 Тестирование Модуля Систем управления Методами Прогнозирования 105
4.3 Тестирование Модуля Систем управления МТС 108
Выводы четвертой главы 109
Заключение Ill
Список литературы

Рекомендуем вам товары

99 000 UZS
Автор
Зуев Александр Валерьевич
Количество страниц
Год
2024
99 000 UZS
Автор
Зюляева Наталья Григорьевна
Количество страниц
Год
2010
99 000 UZS
Автор
Иванова, Ирина Алексеевна
Количество страниц
Год
2010
99 000 UZS
Автор
Ковель, Иван Владимирович
Количество страниц
Год
2010
Модули для Opencart 2, Опенкарт 3