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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.2
- 수록면
- 52 - 56 (5page)
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주식시장에서 KOSPI200지수의 상승 또는 하락으로 분류 및 예측하는 정보는 선물 및 옵션시장에서 포토폴리오를 설계할때 의사결정을 위해 중요한 기준이 된다. 경제지표인 시계열 패턴들의 향후 추세는 가장 최근의 경제패턴에 매우 종속적이기 때문에 최근의 패턴들을 가장 우선적으로 학습해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 시계열분석, 신경회로망, 그리고 다양한 분야에서 각광을 받고 있는 SVM(Support Vector Machine)과 Fuzzy SVM 모형의 분류 및 예측성능을 비교하였다. 특히 학습 DB에 따라 시계열성 속성을 갖는 퍼지소속함수에 가장 적합한 차원을 제시함으로서 Fuzzy SVM이 우수함을 입증하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 연구
3. Fuzzy Support Vector Machine
4. 실험
5. 결론
6. 향후 연구 계획
References
저자소개
참고문헌 (18)
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, , Stock Selection using Support Vector Machines
, , Fast Training of Support Vector Machines for Regression
, 2000. , An Introduction to Support Vector Machines
, , Analysis of non stationary time series using support vector machines
, 2002. , A simple Decomposition Method for Support Vector Machines 46 : 291 ~ 314
, , Fast Training of Support Vector Machines for Regression
, 2000. , An Introduction to Support Vector Machines
, , Analysis of non stationary time series using support vector machines
, 2002. , A simple Decomposition Method for Support Vector Machines 46 : 291 ~ 314
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