2、金融与图像领域的智能应用探索

金融与图像领域的智能应用探索

一、股票市场价格预测

1.1 模糊 - 遗传机器学习方法

在股票市场价格预测中，采用了模糊 - 遗传机器学习方法。该方法结合了遗传算法优化、模糊逻辑、动态模糊成员分类和机器学习预测等多个环节。通过不断迭代遗传算法，逐步降低均方根误差（RMSE），从而提高预测的准确性。

1.2 实验结果

以 ITC 和 FDC 两只股票为例，展示了该方法的有效性。
| 股票名称 | 代数 | RMSE |
| ---- | ---- | ---- |
| ITC | 1st | 54.55 |
| ITC | 39th | 5.4 |
| FDC | 1st | 48.46 |
| FDC | 25th | 6.7 |

从表格数据可以看出，随着遗传算法的迭代，RMSE 显著降低，说明预测结果越来越接近实际值。

1.3 动态模糊成员框架

动态模糊成员框架是该方法的一个重要组成部分。通过对数据进行处理，得到不同股票的动态模糊成员框架。
| 股票名称 | 平均价格范围 | 模糊成员框架 |
| ---- | ---- | ---- |
| ITC | (200.93, 252.92, 338.02) | (0.15, 0.90, 0.4) |
| FDC | (244.29, 256.94, 371.42) | (0.07, 0.86, 0.15) |

这些框架反映了数据在不同价格区间的隶属度，有助于更准确地进行预测。

1.4 与简单移动平均法