bp_demo.rar - BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上 2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。,2015-01-20 20:52:39,下载14次
bp.zip - 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程 它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理 这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上 2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。,2015-01-20 20:49:58,下载5次
MACD_strategy.rar - 此程序用来计算MACD指标并对其有效性进行回测检验,2015-01-08 21:15:16,下载24次
firefly_simple.zip - 萤火虫算法（Firefly Algorithm）是一种启发式算法，灵感来自于萤火虫闪烁的行为。萤火虫的闪光，其主要目的是作为一个信号系统，以吸引其他的萤火虫。剑桥大学的Xin-She Yang（音译：杨新社）教授提出了萤火虫算法，其假设为[1]：
萤火虫不分性别，这样一个萤火虫将会吸引到所有其他的萤火虫
吸引力与它们的亮度成正比，对于任何两个萤火虫，不那么明亮的萤火虫被吸引，因此移动到更亮的一个，然而，亮度又随着其距离的增加而减少
如果没有比一个给定的萤火虫更亮的萤火虫，它会随机移动。
亮度应与目标函数联系起来。萤火虫算法是以自然为灵感的启发式优化算法,2015-01-08 21:08:29,下载94次