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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표논문집 제17권 제2호
발행연도
2007.11
수록면
283 - 286 (4page)

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2007

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김경재 한국컴퓨터정보학회논문지 2007.12 학술저널
Financial Forecasting System using Data Editing Technique and Case-based Reasoning
김경재 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2007.11 학술대회자료

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This paper proposes a genetic algorithm (GA) approach to instance selection in case-based reasoning (CBR) for the prediction of Korea Stock Price Index (KOSPI). CBR has been widely used in various areas because of its convenience and strength in complex problem solving. Nonetheless, compared to other machine learning techniques, CBR has been criticized because of its low prediction accuracy. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However, designing a good matching and retrieval mechanism for CBR systems is still a controversial research issue. In this paper, the GA optimizes simultaneously feature weights and a selection task for relevant instances for achieving good matching and retrieval in a CBR system. This study applies the proposed model to stock market analysis. Experimental results show that the GA approach is a promising method for instance selection in CBR.
#Instance selection #Genetic algorithms #Case-based reasoning #Stock market prediction

목차

Abstract
1. Introduction
2. A Genetic Algorithms Approach to Instance Selection for CBR
3. Application: Analysis of Stock Market Data
4. Conclusions
References

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