由于事务所年度审计制作询证函，通过输入的客户名称金额列表，自动生成询证函。

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根据中医诊断推理对知识的不确定性、不完全性和逻辑推理的模糊性及“软计算”技术的特点出发，探讨了利用“软计算”的方法构建中医诊断神经网络知识库的基本设想，最后在MATLAB中利用现有结构固定的三种神经网络模型分别粗略地构造了中医“八纲辨证”神经网络，并分析其计算结果。说明采用神经网络技术构建中医诊断知识库是完全可行的。

Matlab的FIG信息粒化SVM对于上证指数的预测-FIG_SVM_sh.rar 秉承着这个帖子： 利用libsvm做回归分析的一个小例子　https://www.ilovematlab.cn/thread-47453-1-1.html对于上证指数的预测我又做了一些探究，这次我要做的是从２０号开始对于未来五天内（２０，２１，２４，２５，２６）［２２，２３两天关闭］，上证指数的每日开盘数的变化空间（五日内的变化范围的预测，以及与前五日相比的趋势）． 所采用的方法是FIG＋SVM[信息粒化 支持向量机]. 这回也加大了数据量,为上证指数从1990.12.19开盘以来到2009.8.19,4579个交易日内每日的开盘数. 原始数据如下: ========上证指数1990.12.19-2009.8.19每日开盘数 sh_8_19.jpg ======== 我把每五日,放在一起对原始数据进行模糊信息粒化.[有关模糊信息粒化相关的代码我就不贴出来了,其他的代码可以共享] 得到原始数据的信息粒化图,三幅,分别是模糊数的三个部分: 最低,代表,最高.看图: 图的意义与那个帖子类似: 红色是原始数据,绿色是用SVM拟合的数据,下面的是归一化的数据,调试用的. =====low========= low.jpg    mse =  18.7764     r = 0.9960 =====R========== | R.jpg |   mse =  9.1019     r = 0.9980 =====up========= up.jpg |   mse =  8.4657     r = 0.9982 ============================= 利用上面训练得到的模型 对于从２０号开始对于未来五天内（２０，２１，２４，２５，２６）开盘指数的变化范围的预测是: [2505.6,2951.8,3204.8] 所表示的意义是: ２０，２１，２４，２５，２６这五天内开盘数的变化范围为 2505.6到3204.8,且五日内平均水平大概为2951.8. 由于20号的开盘指数已知为:20号的实际开盘是2798.4 验证一下是在上面的范围内的. ２１，２４，２５，２６可以每天验证一下看看这个模型预测的怎么样... [不一定准哈,我就是做了个小探索.hehe.OO,要是准了.咱完后就靠这个模型天天预测大盘.炒股就成.了.so.......] 且20号往前五日[13,14,17,18,19]的变化范围是[2796.3    3138.2    3380.2] 这样比较起来说明:[2505.6,2951.8,3204.8]  vs [2796.3    3138.2    3380.2] 趋势预测: 20号后面五日内的开盘数整体会比前五日有所降低.down.. 代码如下:[信息粒化的我没贴出来,但接口给了,其他的我都贴上] ====FIG_SVM_sh.m=====%FIG SVM script by faruto to predict trend of the index of Shanghai 09.8.21 %Email:farutoliyang@gmail.com QQ:516667408 http://blog.sina.com.cn/faruto %www.ilovematlab.cn load sh_8_19; TS = sh_open'; figure; plot; legend'); grid on; len = length; win_num = floor; [low,R,up]=FIG_D; % figure; % plot; % legend; % grid on; % figure; % plot; % legend; % grid on; % figure; % plot; % legend; % grid on; [pre_low,acc_low,model_low,ps_low] = SVM_regression; [pre_up,acc_up,model_up,ps_up] = SVM_regression; [pre_R,acc_R,model_R,ps_R] = SVM_regression; prlow = svmpredict; prlow = mapm

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