文献

J-GLOBAL ID：201802256947260063   整理番号：18A0408659

最適化された毎日の株式市場価格のための複合群知能とANN(人工ニューラルネットワーク)の調査【Powered by NICT】

Survey on combined swarm intelligence and ANN for optimized daily stock market price

著者 (2件)： Bharne Pankaj K. (Department of Computer Science & Engg., Shri Sant Gajanan Maharaj College of Engineering, Shegaon, MH, India 444203) ,  Prabhune Sameer S. (Department of Information Technology, Shri Sant Gajanan Maharaj College of Engineering, Shegaon, MH, India 444203)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： icSoftComp  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 群知能(SI)は,強力な,新たに出現したドメイン人工知能の分野に属する。SIはミツバチ,ホタル,コウモリ,カッコウ,アリなどの生物学的実体の挙動からヒントを得たものである。SIの基本的な考え方は,非常に限定された一連の規則を持つエージェントの集団的挙動である。最近のSIでは適切な株式市場価格の動きを含む応用の種々の種に適用した。本論文では,株式市場応用におけるSIの使用の展望を行った。論文は先ず,株式市場,SIとその各種アルゴリズムの詳細を述べ,最終的に株式市場予測のためのいくつかの最近のSIアルゴリズムに基づく手法を述べた。本調査から,SIの効率を改善し,最適化結果を作るために,SIは人工神経回路網(ANN),機械学習MLなどの他の方法と結合することを見出した。SIとANNの組合せは,SIと機械学習の組合せよりも株価予測のためのより正確で最適な結果を生成することが分かった。最後に論文を用いて,SIの型,SIを合併アルゴリズム,アルゴリズム,性能評価に用いたデータセット,その利点と今後の動向各技術を基礎とした最近の技術の比較分析を提供する。今後の動向は,SIと株式市場応用の分野における更なる研究に用いられるであろう。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： エージェント ,  人工知能 ,  ミツバチ ,  *ニューラルネットワーク ,  *最適化 ,  予測 ,  アルゴリズム ,  コウモリ ,  機械学習 ,  *株式市場 ,  性能評価
準シソーラス用語： 比較分析 ,  株価予測 ,  *群知能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最適化 ,  株式市場 ,  価格 ,  群知能 ,  人工ニューラルネットワーク ,  調査