RBF神经网络结构解析与环境配置教程

该资源是一篇硕士学位论文，题目为“决策树及神经网络算法在股票分类预测中的应用”，由陶雨雨撰写，黄晓莉副教授指导，完成于2013年10月，杭州电子科技大学。论文探讨了在股票预测中使用决策树和神经网络算法，特别是RBF神经网络，以及它们在处理复杂股票市场数据中的应用。 正文: 这篇硕士论文研究的重点是决策树和神经网络在股票市场的分类预测中的应用。首先，我们关注的是RBF（Radial Basis Function）神经网络，其结构在图3.3中有所展示。RBF神经网络的核心特性在于其隐层节点使用高斯函数，这是一种非线性的径向基函数，能够实现从输入层到隐层的非线性映射。高斯函数的形式为 \( \exp(-\frac{(x-c)^2}{2\sigma^2}) \)，其中 \( c \) 是核中心，\( \sigma \) 是宽度，\( h \) 表示径向覆盖长度，当 \( h=1 \) 时，高斯核函数成为标准形式。 在RBF网络中，样本点与核中心 \( c \) 的距离影响着隐层的输出。如果样本点靠近核中心，那么隐层的输出将增大，反之则减小。因此，选择合适的核中心 \( c \) 和宽度 \( \sigma \) 至关重要，因为它们决定了样本空间与隐节点空间的映射关系。网络的输出节点包含加法器和激活函数，但与传统的BP神经网络不同，RBF网络的隐节点输出是高斯函数。 论文还提到了决策树，这是一种机器学习算法，常用于分类和回归问题。决策树通过构建一系列的决策规则，根据特征值来划分数据，形成一个树状模型。在股票预测中，决策树可以帮助理解哪些因素对股票价格或绩效有显著影响，通过分析这些因素来做出预测。 论文作者陶雨雨在黄晓莉副教授的指导下，探讨了这两种方法在股票分类预测中的优势和局限性。在复杂的股票市场环境中，决策树的易于理解和解释，以及神经网络的强大非线性建模能力，都有可能提供有价值的洞见。论文可能还涵盖了如何结合这两种方法，以提高预测的准确性和稳定性。 此外，论文包含了原创性声明和使用授权说明，表明作者对研究成果的知识产权归属，并同意学校有权保留和使用学位论文的相关内容。 这篇论文深入研究了决策树和RBF神经网络在股票预测中的应用，为投资者提供了可能的预测工具，同时对于理解股票市场的复杂动态和优化预测模型具有理论与实践意义。