 | Перейти на страницу: |
|
Окрім традиційних статистичних методів в системах підтримки прийняття рішень для фінансового аналізу на фондовому ринку використовують розвинутий алгоритм застосування нечіткої логіки – нейронні мережі. Але е ще один цікавий метод – це генетичні алгоритми. Спробуємо розробити систему підтримки прийняття рішень, яка б була побудована на генетичних алгоритмах. Прогнозування є ключовим етапом при прийнятті рішень в управлінні. Кінцева ефективність будь-якого рішення залежить від послідовності подій, які виникають вже після прийняття рішення. Можливість передбачити некеровані аспекти цих подій перед прийняттям рішення дозволяє зробити найкращий вибір, який в іншому випадку міг бути не таким вдалим. Але прийняття рішення особою, що приймає рішення дуже ускладнюється великим потоком даних. Аналізувати данні можливо передоручити засобам комп’ютерної техніки. Математично нейронні мережі можна розглядати як клас методів статистичного моделювання, що у свою чергу можна розділити на три класи: оцінка щільності ймовірності, класифікація і регресія. Передбачається, що система підтримки та прийняття рішень (СППР) може бути цілком реалізована на нейронній мережі. Нейронна мережа СППР представляє собою набір нейронів, які з’єднані між собою. Передаточні функції всіх нейронів можуть змінюватись, а ваги є параметрами мережі і не можуть змінюватись. Нейронна мережа СППР обирає ті сигнали, які мають максимальний рівень. Далі ті емітенти, які мають максимальний рівень сигналу повинні розглядатись як данні для обробки генетичним алгоритмом системи. Скачать полный текст реферата (в формате ZIP) |
| Перейти на страницу: |
| © 2007 ReferatBar.RU - Главная | Карта сайта | Справка |