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公开(公告)号：CN110189227A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910472187.8
申请日：2019-05-31
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析与反向传播神经网络的内幕交易辨别方法，采用主成分分析降维，获得内幕交易的特征指标集的主成分；构建内幕交易神经网络识别模型，利用主成分数据集进行训练；获取测试目标，将测试目标的主成分数据集作为神经网络识别模型的输入，经神经网络识别模型得出是否内幕交易的结果。本发明采用弹性反向传播神经网络针对内幕交易与特征指标的非线性关系建模，利用证券市场的相关数据对神经网络模型进行训练，建立的弹性反向传播神经网络模型可对证券市场的内幕交易进行准确的识别。
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