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    Title: 使用倒傳遞神經網路之資料挖掘方法論
    Other Titles: A Data Mining Methodology of Utilizing Layered Feed-Forward Neural Networks
    Authors: 蔡瑞煌
    Keywords: 倒傳遞神經網路;規則萃取;數學規劃;債券評價
    Date: 2005
    Issue Date: 2007-04-18 16:40:30 (UTC+8)
    Publisher: 臺北市:國立政治大學資訊管理學系
    Abstract: 因為倒傳遞神經網路是個萬能的近似器 (universal approximator),對於非線性函數近似的效果更為顯著,倒傳遞神經網路已經常常被應用於解決各種財務金融的問題。以往對於此類問題雖然多是以倒傳遞神經網路為預測分析工具為主,但是實際上多數財務金融問題本質上是希望能藉由倒傳遞神經網路有效地幫助使用者增進其財務金融知識。然而,倒傳遞神經網路本身的運作一直被視為一個黑箱作業,難以有效地幫助使用者增進其知識,因此提供一套利用倒傳遞神經網路來萃取知識的方法論是一個相當重要之議題。本研究欲研討一套利用倒傳遞神經網路來萃取知識的方法論。本研究欲以債券評價實驗為例,驗證此方法論的可行性,實證結果。
    Description: 核定金額:452000元
    Data Type: report
    Appears in Collections:[資訊管理學系] 國科會研究計畫

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