[发明专利]一种基于分数阶BP神经网络的选股信息推荐方法与系统在审
| 申请号： | 202211608005.3 | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN115760426A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 杨建辉;马铭洁 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06N3/04;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于机器学习领域，为基于分数阶BP神经网络的选股信息推荐方法与系统，包括步骤：将包括股票指标权重组合和投资组合绩效的选股数据划分为k组，得到分组后的数据集；选择分数阶BP神经网络的激活函数、网络结构、初始参数以及学习参数，设计自适应学习率；对数据集进行学习，更新网络权重和自适应学习率；对模型进行训练，记录最终参数与网络权重；将训练的参数和网络权重代入神经网络的实际输出公式，构建得到股票性能指标权重和投资组合性能指标的函数关系，对投资组合性能指标进行优化，获得选股信息推荐结果。本发明可高效、精确地建立不同股票指标的权重组合和投资组合绩效之间的系统关系，为投资者提供符合预期的权重推荐信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分数 bp 神经网络 信息 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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