Neural Network

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

E. Michael Azoff. Neural Network Time Series Forecasting of Financial Markets
Прогнозирование на финансовых рынках с использованием нейронносетевых временных рядов

Первое всестороннее практическое введение в использование нейронный сетей в финансовом прогнозировании с помощью временных рядов! Авторы представляют рабочее руководство, демонстрирующее, как нужно понимать, создавать и выгодно использовать связанные с нейронными сетями технологии в прогнозировании финансовых рынков.

Содержание: Многоуровневый подход • Общие сведения для введения в курс • Создание нейронных сетей • Случайные временные ряды и рыночные цены • Данные для оценивания методов • Построение прогнозов

1994, 212 c., 0-471-94356-8, GBP 34.95

Dirk-Emma Baestaens, Willem-Max van den Berg, Douglas Wood. Neural Network Solutions for Trading in Financial Markets
Нейросетевые решения для торговли на финансовых рынках

Книга демонстрирует преимущества нейронных сетей сравнительно с другими системами и показывает, как применять нейронные сети для прогноза циклов деловой активности, темпов инфляции, кредитных рисков, валютных ставок, доходности

ценных бумаг и котировок облигаций.

Важнейшие особенности:

объясняет структуры финансовых рынков
учит использованию нейронных сетей

1994, 288 c., 0-273-60064-8, GBP 75.00

C. H. Chen. Fuzzy Logic and Neural Network Handbook

В основе всех исследований по разработке интеллектуальных компьютерных систем лежит использование логических состояний от 0 до 1 – нечеткой логики – и нейронных сетей, с которыми они связаны. В Fuzzy Logic and Neural Network Handbook впервые дается всестороннее освещение этой интересной темы. Впервые в одном источнике представлены: алгоритмы, принципы создания и примеры современного применения – от обработки сигналов до создания бытовой техники. В книге использованы статьи ведущих исследователей по каждой теме, благодаря чему она стала незаменимым справочником по нечеткой логике – от фундаментальных понятий до практически важных вопросов организации систем и последних открытий.

Содержание: Part I: Principles and Algorithms • Learning, Categorization, Rule Formation, and Prediction by Fuzzy Neural Networks • A Review of Probabilistic, Fuzzy, and Neural Models for Pattern Recognition • Probabilistic Neural Networks and General Regression Neural Networks • Recurrent Neural Networks for Optimization • The Semantics of Approximate Reasoning • Constrained Defuzzification in Data-Driven Adaptive Fuzzy Logic Controllers • Efficient Methods for Fuzzy Rule Extraction from Numerical Data • Fuzzy Relational Equation Problem Solving: Tools for Modeling • Additive Fuzzy Systems: From Function Approximation to Learning • Neural Net Process Monitoring and Optimal Control • Neural Networks for Database Applications • Part II: Applications • A Mutual Information-Based Learning Strategy and Its Application to Radar • Sonar Signal Processing and Classification Using Neural Networks • Neural Networks for Speech Recognition • Neural Networks for Classification of Remotely Sensed Images • Neural Networks for Handwritten Character Recognition • Neural Networks for Broadcast Scheduling in Telecommunications • Applications of Neural Networks in Semiconductor Manufacturing Processes • Modeling Quarterly Returns on the FTSE: A Comparative Study with Regression and Neural Networks • Application of Neural Networks and Fuzzy Logic in Nondestructive Evaluation of Materials • Fuzzy Logic for Home Appliances • A Fuzzy Logic Controller to Drill Small Holes • Part III: Architectures and Systems • Hardware Fuzzy Inference Systems--Architecture, Design, and Implementation • Reactice Control Using Fuzzy Logic • A Hybrid Fuzzy Expert System Shell for Automated Medical Diagnosis • Cerebellar Model Arithmetic Computer • Learning in Neural Networks: VLSI Implementation Strategies • Morphological Networks • Chaotic Neural network Architecture • Artificial Neural Systems Based on Free-Space Optical Interconnects • A General-Purpose Analog Neural Computer for Real-Time Spatiotemporal Pattern Analysis: Visual Motion Estimation

1995, 848 c., 0070111898, GBP 78.99
Данное издание имеется в свободной продаже!

Edited by Guido Deboeck. Trading on the Edge. Neural, Genetic and Fuzzy Systems for Chaotic Financial Markets
Современная торговля. Нейронные, генетические и нечеткие системы для хаотических финансовых рынков

Нейронные сети, генетические алгоритмы, неявная логика, нелинейный динамический анализ! Финансовые профессионалы, пытающиеся извлечь смысл из сегодняшних наиболее продвинутых технологий, будут рады появлению этого нового актуального руководства по инвестициям и финансовым приложениям современных быстро развивающихся технологий. Авторы совместно раскрывают последние аналитические достижения, исследуют их действие на современную финансовую теорию и практику и указывают лучшие способы выгодного применения их к любой системе торговли и управления портфелем. Благодаря глубокому знанию рынка всемирно признанными экспертами, эта книга обеспечивает надежными стратегиями для использования нейронных сетей, алгоритмов, нечеткой логики и нелинейного анализа данных в целях увеличения прибыли, а также заглядывает вперед на технологии визуализации и озвучивания данных, виртуальную реальность и Pezonomics.

Содержание: TRADING WITH NEURAL NETWORKS * Neural Network Techniques (C. Klimasauskas) * Adaptive Selection of U.S. * Stocks with Neural Nets (J. Hall) * Intelligent Trading of an Emerging Market (G.-S. Jang & F. Lai) * Neural Nets for Foreign Exchange Trading (H. Green & M. Pearson) * STRATEGY OPTIMIZATION WITH GENETIC ALGORITHMS * Genetic Algorithms for Financial Modeling (A. Colin) * PORTFOLIO MANAGEMENT USING FUZZY LOGIC * Why Use Fuzzy Modeling? (G. Deboeck) * Smart Trading with FRET (D. Benachenhou) * NONLINEAR DYNAMICS AND CHAOS * Nonlinear Data Analysis Techniques (T. Frison) * RISK MANAGEMENT AND THE IMPACT OF TECHNOLOGY * The Cutting Edge of Trading Technology (G. Deboeck) * Glossary * Bibliography * Index.

1994, 416 c., 0-471-31100-6, GBP 39.95
Данное издание имеется в свободной продаже! (1994, 416 c., 0-471-31100-6, GBP 53.05)

Ed Gately. Neural Networks for Financial Forecasting
Нейронные сети в финансовом прогнозировании

Узкий круг хорошо осведомленных торговцев полагается на интуитивную сокрушительную силу нейронных сетей в определении рыночных тенденций и для принятия наиболее выгодных решений. Теперь Ed Gately показывает всем инвесторам как использовать, строить и применять нейронные сети, мозг искусственного интеллекта, для настройки систем торговли на получение максимальной прибыли. Исчерпывающее всестороннее изложение закладывает надежный фундамент знаний и дает понимание того, как работают нейронные сети, и что можно делать с их помощью. Трейдеры узнают, как овладеть принципами построения типичной сети, определить, какие изменения на рынке могут быть предсказаны, и подобрать соответствующие значения. Содержит удобный справочник поставщиков нейросетевых программ.

Cодержание: Biological Brain and Artificial Neural Networks (ANN) • Overview of Artificial Neural Networks • Choosing What Is to Be Predicted and Selecting Appropriate Inputs • Input Selection • Preparing Data • Other Ways to Manipulate Data • Training and Network Architectures • Lessons in Starting and Stopping Training • Developing a Network to Forecast, the S&P 500 Ten Days into the Future • Appendices • Glossary • Bibliography • Index

1995, 208 c., 0-471-11212-7, GBP 24.95

Masters, T. Neural, Novel and Hybrid Algorithms for Time Series Prediction
Нейронные, новые и гибридные алгоритмы для прогноза временных рядов

Книга освещает ряд приложений временных рядов к деловым прогнозам, управлению техническими процессами и биржевым прогнозам. Прилагается дискета с программами, которые помогают разработчику как в создании приложений, так и в выборе правильного подхода к задаче.

1995, 512 c., 0-471-13041-9, GBP 35.00

Mills, P.M., Zomaya, A.Y., and Tade, M.O. Neuro-Adaptive Process Control
Нейро-адаптивное управление процессами

Основываясь на ряде строгих экспериментов, эта книга демонстрирует простые способы использования адаптивных нейронных сетей для повышения эффективности управления процессами. Глубокое исследование вопросов внедрения окажется полезным инженерам по управлению процессами, разработчикам нейронных сетей и студентам. Оригинальные программы на дискете дают возможность читателю проводить собственные эксперименты.

1995, 270 c., 0-471-95997-9, GBP 39.95

Edited by Apostolos-Paul Refenes. Neural Networks in the Capital Markets
Нейронные сети в применении к рынкам капитала

В наши дни нейронные сети применяются в ряде действующих систем на рынках капитала и демонстрируют гораздо лучший результат по сравнению с традиционным подходом. Но опыта в этом деле накоплено еще недостаточно. В этой книге представлены новые серьезные исследовательские разработки в данной области и приложения к рынкам капитала, а также созданные стратегии для таких приложений.

Содержание: NEURAL NETWORKS • Neural Network Design Considerations (A.-P. Refenes) • Data Modelling Considerations (A.-P. Refenes) • Testing Strategies and Metrics (A.-P. Refenes) • EQUITY APPLICATIONS • Modelling Stock Returns in the Framework of APT: A Comparative Study with Regression Models (A.-P. Refenes, et al.) • Neural Networks as an Alternative Stock Market Model (M. Steiner & H.-G. Wittkemper) • Important Factors in Neural Networks' Forecasts of Gold Futures Prices (G. Grudnitski & A. Do) • FOREIGN EXCHANGE APPLICATIONS • Foreign Exchange Markets (M. Mehta) • Managing Exchange-Rate Prediction Strategies with Neural Networks (A.-P. Refenes & A. Zaidi) • Machine Learning for Foreign Exchange Trading (M. Levitt) • BOND APPLICATIONS • Criteria for Performance in Gilt Futures Pricing (J. Kingdon) • Bond Rating with Neural Networks (J. Singleton & A. Surkan) • MACROECONOMIC AND CORPORATE PERFORMANCE • Bankruptcy Prediction: A Comparison with Discriminant Analysis (T. Poddig) • Self-Organizing Neural Networks: The Financial State of Spanish Companies (B. Martin-del-Brio & C. Serrano-Cinca) • Bibliography • Index

1994, 400 c., 0-471-94364-9, GBP 34.95

Constantin von Altrock. Fuzzy Logic and Neuro Fuzzy Applications in Business and Finance
Нечеткая логика и ее применения в бизнесе и финансах

Принимайте отточенные деловые решения, используя нечеткую логику. Нечеткая логика, прошедшая длительное испытание в науке и технике, может способствовать целенаправленному улучшению способов принятия решений в деловой сфере. Книга демонстрирует, как работает нечеткая логика, и обеспечивает менеджеров необходимыми для ее использования навыками и программными средствами, объясняет ее методы и то, как она может быть использована для поддержки принятия деловых решений. В книге приводятся примеры реального применения нечеткой логики для оценки поставщиков, целевого анализа клиентуры, составления календарного плана, выбора R&D проектов и прогнозирования. В ней также продемонстрировано использование нечеткой логики при анализе кредитов, оценке договоров об аренде, принятии решений на рынке ценных бумаг и раскрытии финансовых махинаций. В состав книги входит пакет fuzzyTECH для моделирования в области бизнеса, основанный на методах нечеткой логики (среда Windows), и разнообразные примеры приложений, разработанных с его помощью. Книга предназначена для управляющих корпорациями и специалистов в области планирования.

Содержание: 1.Fuzzy Logic Primer. * The Fuzzy Logic Benefit. * Sample Applications--Types of Uncertainty--A "Fuzzy" Set. * A Case Study on Fuzzy Logic Inference. * Financial Liquidity Evaluation Example--Conventional Decision Support Techniques--Linguistic Decision making. * The Fuzzy Logic Algorithm. * Fuzzification Using Linguistic Variables--Fuzzy Logic Inference Using If-Then Rules--Defuzzification Using Linguistic Variables. * More Fuzzy Logic Theory. * 2.Getting Started with fuzzyTECH for Business. * Installation Guide. * License Agreement--Installing fuzzyTECH and the Samples--Conventions--First Steps. * Basic System Design Methodology. * Using the Fuzzy Design Wizard--Creating a Rule Base-- Interactive Debugging--File Debugging and Analyzers. * Extending the System. Adding New Components--Interactive Debugging of Complex Projects--Advanced Features of fuzzyTECH--fuzzyTECH's Revision Control System--Creating Stand-Alone Solutions. * 3.Getting Started with NeuroFuzzy Design. * NeuroFuzzy Technology. * Adaptive Systems and Neural Networks--Combining Neural and Fuzzy--NeuroFuzzy vs. Other Adaptive Technologies. * Training Examples. * Using the fuzzyTECH NeuroFuzzy Module--Training the Creditworthiness Evaluation--NeuroFuzzy Training in Data Analysis. * Data Clustering. * Clustering Techniques--Clustering with fuzzyTECH--Fuzzy Clustering of NeuroFuzzy Training Data. * 4.Integration of Fuzzy Logic with Standard Software. * Using DDE and DLL links with fuzzyTECH. * Integration Link Overview--DDE Link--Programming fuzzyTECH Using the DLL Link. * Integration of fuzzyTECH with MS-Excel. * Installing the fuzzyTECH Assistant--Creating a Fuzzy Logic Spreadsheet--Stocks Analysis Case Study. * Integration of fuzzyTECH with VisualBasic. * Single Call Remote Interface Using VisualBasic--Standard Call Remote Interface Using VisualBasic--A Case Study Using VisualBasic. * Integration of fuzzyTECH with MS-Access. * Integration of Fuzzy Logic Functions--The FT Investment Bank Case Study--FT Investment Bank's MS-Access Database-- AccessBasic Integration. * 5.Case Studies of Fuzzy Logic Applications. * Fuzzy Logic in Finance Applications. * Fuzzy Scoring for Mortgage Applicants--Creditworthiness Assessment--Fraud Detection--Other Finance Applications. * Fuzzy Logic in Business Applications. * Supplier Evaluation for Sample Testing--Customer Targeting--Sequencing and Scheduling--Optimizing Research and Development Projects--Knowledge-Based Prognosis. * Fuzzy Logic in Data Analysis Applications. * Fuzzy Data Analysis in Cosmetics--Other Fuzzy Data Analysis Applications. * 6.Advanced Fuzzy Logic Design Techniques. * Linguistic Variables and Their Membership Functions. * Design Methodology of Linguistic Variables--Linear Standard Membership Functions--Membership Function Shapes. * Fuzzy Interfaces. * Defining Fuzzy Interfaces--Building Explanatory Components. * Fuzzy Inference Methods. * Premise Aggregation with Fuzzy Logic Operators--Result Aggregation--Matrix Rule Representation. * Defuzzification Methods. * Best Compromise vs. Most Plausible Result--Comparison of Defuzzification Methods--Information Reduction by Defuzzification. * 7.Bibliography. * 8.Index.

ISBN 0-13-591512-0, 1997, pages 400