タカハマ　セツコ   TAKAHAMA Setsuko   高濱　節子    所属   広島修道大学  商学部    職種   教授
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2009/12
形態種別	学術論文
査読	査読有り
標題	＜査読付き学術論文誌論文＞Predicting Stock Price Using Neural Networks Optimized by Differential Evolution with Degeneration
執筆形態	共著
掲載誌名	International Journal of Innovative Computing, Information and Control (IJICIC)
掲載区分	国外
巻・号・頁	8(12(B)),5021-5031頁
頁数	11
担当範囲	共同研究につき本人担当部分の抽出不可能
著者・共著者	高濱徹行, 阪井節子，原章，岩根典之
概要	退化を伴う進化的アルゴリズムでは， 各遺伝子を遺伝子が完全に正常なときの状態を表す正常値と，その遺伝子がどの程度損傷しているかを示す損傷度の対で定義する．(国際会議論文 21)において，正常値と損傷度を一体化する写像により表現型に変換し，遺伝的操作を行い，正常値と損傷度を分離する逆写像により遺伝子型に戻す仕組みを採用することによって退化現象を実現したDE，DE^d を提案した．本研究では，DE^d を株価予測のためのニューラルネットワークの構造最適化に適用し，その有効性を示した。