Abstract-This paper föreslog en modell för att förutsäga aktiepriset baserat på att kombinera Själv-Organizing Map (som) och fuzzySupport Vector Machines (f-SVM). Utvinning av oklara regler från rådata som bygger på en kombination av modeller för maskininlärning är grunden för detta föreslagna tillvägagångssätt. I den föreslagna modellen används SOM som en klusteralgoritm för att dela upp hela inmatningsutrymmet i flera olika regioner. För varje partition extraheras en uppsättning luddiga regler baserat på en f-SVM-kombinationsmodell. Sedan används fuzzy regleruppsättningar för att förutsäga testdata med hjälp av fuzzy inference algoritmer. Den föreslagna metodens resultat jämförs med andra modeller med hjälp av fyra datauppsättningar.
I detta dokument föreslogs grunden för utvinning av suddiga regler från rådata som bygger på en kombination av statistiska maskininlärningsmodeller REF.
A two-stage architecture for stock price forecasting by combining SOM and fuzzy-SVM
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}