基于SAGA—BP神经网络的证券智能分析系统研究

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自然界中生物对复杂事物的处理机制在证券智能分析系统中应用,是提高证券预测分析准确性的一种有效途径。系统的运算功能模块分为两个方面:第一,它结合模拟退火算法和遗传算法的特点,有效的提高了处理复杂问题时算法收敛速度和精度;第二,它使用混合算法对神经网络的进行优化,充分发挥了神经网络的优点,弥补了它的缺点。根据需求对系统的功能模块进行分析设计,文章最后简要介绍MATLAB与Visual C++之间如何通信。
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