檢索結果(共2筆)
柯博昌;田育任;
頁: 203-226
日期: 2008/07
卷期: 15(3)
關鍵字: 類神經網路;有限資源配置;投資組合;資金分配;遺傳演算法;
Keywords: Neural network;limited resource allocation;portfolio;asset allocation;genetic algorithm;
摘要: 類神經網路近幾年被許多學者證明能有效率應用於求解大規模非線性複雜問題,然而應用於有限資源配置(limited resource allocation)問題上並不多見。投資組合資金分配是典型的資源配置問題,傳統投資組合的資金配置方式建立在假設及限制條件下,不符合現實投資環境;被廣泛...
引用 導入Endnote
頁: 203-226
日期: 2008/07
卷期: 15(3)
關鍵字: 類神經網路;有限資源配置;投資組合;資金分配;遺傳演算法;
Keywords: Neural network;limited resource allocation;portfolio;asset allocation;genetic algorithm;
摘要: 類神經網路近幾年被許多學者證明能有效率應用於求解大規模非線性複雜問題,然而應用於有限資源配置(limited resource allocation)問題上並不多見。投資組合資金分配是典型的資源配置問題,傳統投資組合的資金配置方式建立在假設及限制條件下,不符合現實投資環境;被廣泛...
引用 導入Endnote
李慶章;董信煌;
頁: 217-237
日期: 2006/07
卷期: 13(3)
關鍵字: 拔靴法;支援向量迴歸;無母數迴歸;任務科技適配;行動商務;
Keywords: Bootstrap;Support vector regression;Nonparametric regression;Task-technology fit;Mobile commerce;
摘要: 本研究提出一個創新的支援向量迴歸方法來探討應用任務科技適配理論於資訊系統採用之問題。支援向量迴歸方法可以在給定的資料中產生一個簡潔的迴歸模式,以避免傳統機器學習法中的資料過度學習問題。根基於統計學習、數學規劃及氾函分析理論,支援向量迴歸方法較傳統的多...
引用 導入Endnote
頁: 217-237
日期: 2006/07
卷期: 13(3)
關鍵字: 拔靴法;支援向量迴歸;無母數迴歸;任務科技適配;行動商務;
Keywords: Bootstrap;Support vector regression;Nonparametric regression;Task-technology fit;Mobile commerce;
摘要: 本研究提出一個創新的支援向量迴歸方法來探討應用任務科技適配理論於資訊系統採用之問題。支援向量迴歸方法可以在給定的資料中產生一個簡潔的迴歸模式,以避免傳統機器學習法中的資料過度學習問題。根基於統計學習、數學規劃及氾函分析理論,支援向量迴歸方法較傳統的多...
引用 導入Endnote