1、“.....,数及隐含神经元数遗传算法编码长度附遗传算法的适应值计算重庆邮电大学本科毕业设计论文附将遗传算法的编码分解为网络所对应的权值阈值,前个编码为接着的个编码即第个后的编码为接着的个编码即第个后的编码为接着的个编码即第个后的编码为计算与层的输出计算误差平方和遗传算法的适应值重庆邮电大学本科毕业设计论文程序主程序,开始计时网络初始化随机生成......”。

2、“.....开始计时首先进行遗传算法遗传代数遗传计算,,重庆邮电大学本科毕业设计论文下面进行算法将遗传算法的结果分解为网络所对应的权值阈值网络训练的参数设置仿真结果结束计时附附附重庆邮电大学本科毕业设计论文,重庆邮电大学本科毕业设计论文英文翻译基于遗传算法的神经网络在股票价格预测中优于神经网络作者导言金融市场的预测在股票投资者的心目中直有着吸引力。技术分析，给投资研究者提供个框架......”。

3、“.....使用这种技术分析时间短，有长期投资的视野，并获得唯的价格和交换数据。随着功能强大的计算机的出现，许多人都把注意力集中在这领域。股票的市场价格取决于诸多方面的因素。影响未来股票价格的主要因素大致可分为定量和定性两种类型。基本的定量因素包括开放率，高利率，低税率，成交量和个人股票的数量。定性因素包括社会经济，政治，国际，区域和性能因素等等......”。

4、“.....寻找种可以更加准确预测股票价格的方法。对印度进行的初步研究国家证券交易所市场建议认为，对系统的投入可以采取为前天的收盘价及最后日交易量为神经网络和基于遗传算法的神经网络。当输出已经确定后，该数据就已经收集了从到期间的股票关于神经网络和基于遗传算法的神经网络的训练。为了达到测试的目的，我们使用的测试数据是从到期间的股票，而且训练和测试是使用的两个网络......”。

5、“.....我们发现，基于遗传算法的神经网络据具有比神经网络更好的性能，而非技术性指标。神经网络在市场预测中的应用概述神经网络能在非线性中输入数据，使之成为理想的非线性动态系统，如股市。神经网络，用他们的非凡的能力来从复杂或不精确的数据中派生出意义，能够用来提取模型和侦查那些趋于复杂，无法通过人或计算机技术做的事......”。

6、“.....训练后的神经网络，可以被认为是个信息类的专家。他们是用来给感兴趣的人提供新的形式的预测和回答要是什么的问题。传统的预测研究和实践已透过统计方法，但是预测的结果的准确性有很大的不足。等人的工作支持对预测和预报的潜力。等人采用带不同数量的隐层神经网络来分析买或者卖的预测。用基于遗传算法的神经网络有个隐层，它与二，三，四，五层相比结果更加精确......”。

7、“.....就算输出个单元在输出层中返回传输过程中的每单元的计算在隐层中的每个单元的，从最后个到第个隐层就散下个更高层的，代表每个在网络中的权重权重增加重置权重在网络中的权重初始化成小的随机数例如，从到。然后向前传输，在每个隐藏层和输出层的输入和输出都被计算在内。首先......”。

8、“.....在输入层，其输出等于它的输入，即，。在隐藏层和输入层的每个单元的经输入是作为其输入的个线性组合来计算。向单元输入，事实上，该单元的输出与它先前的层是相连的。为了计算从到单元的净输入，每个连接到该单元的输入乘以其相应的重量，这就算总和。在隐藏或者输出层给出个单元,净输入对单元是，这里是从连接先前层的单元到单元的的权重是从先前层的单元的输出......”。

9、“.....然后运用激活函数。这个函数象征着被单元代表的神经元的个激活函数。就会使用或者函数。重庆邮电大学本科毕业设计论文把净输入输入到单元，然后，单元的输出，计算为。这个函数也称为挤压函数,因为它把个大的输入映射打扫个相对来说小的到的域。这个是由跟新权重后向后传播，以反映网络的预测误差。对个在输出层的单元，被计算成，这里是单元的实际输出，是真正的输出，根据已知的给定的训练样本的类标签......”。