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将粗糙集理论应用于股市的分析与研究,除了采用已有的约简方法进行试验之外,还引入了量子计算与遗传算法相结合的方法来进行粗糙集的属性约简.与其他约简算法不同的是,该算法采用量子旋转门策略来达到全局最优搜索和较高的收敛速度.最后,通过具有代表性的股票数据证明了该方法的有效性和高效性. 相似文献
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将粗糙集理论应用于股市的分析与研究,除了采用已有的约简方法进行试验之外,还引入了量子计算与遗传算法相结合的方法来进行粗糙集的属性约简.与其他约简算法不同的是,该算法采用量子旋转门策略来达到全局最优搜索和较高的收敛速度.最后,通过具有代表性的股票数据证明了该方法的有效性和高效性. 相似文献
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