期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于DMD-Xgboost电商概念股的交易量化预测算法
1
作者 童珺仪 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第6期752-759,共8页
传统机器学习方法缺乏根据市场和高维非线性数据特点对特征指标内在关联的挖掘,只是笼统地将数据集与主客观因素衔接且研究多针对单股,应用范围受限,提出基于DMD-Xgboost电商概念股的交易量化预测模型.数据方面创新采用电商平台概念股... 传统机器学习方法缺乏根据市场和高维非线性数据特点对特征指标内在关联的挖掘,只是笼统地将数据集与主客观因素衔接且研究多针对单股,应用范围受限,提出基于DMD-Xgboost电商概念股的交易量化预测模型.数据方面创新采用电商平台概念股日频交易数据的12个金融特征指标,用DMD算法消除量化交易中人为因素干扰,通过Ritz特征值判断数据趋势,从而找出最具影响力的指标作为Xgboost模型的输入,很好地解决了机器学习对非线性金融市场信息的不敏感性.实证结果显示,此算法能够有效识别股票交易信息,RMSE值约为0.1178.最后建立评价指标体系并与传统模型进行比对,表明算法预测效果显著提升. 展开更多
关键词 Xgboost DMD 电商概念股 学科交融 机器学习 股票市场
下载PDF
基于维纳滤波器和生成对抗网络的动态模糊图像处理方法 被引量：3
2
作者 王杨 张鑫 +2 位作者 许闪闪 童珺仪 张卫东 《计算机系统应用》 2019年第4期145-150,共6页
在傅里叶频域中,由于逆滤波对加性噪声特别敏感,使得恢复后的图像仍然非常模糊.针对这一问题,我们提出了一种基于维纳滤波器和生成对抗网络的动态模糊图像处理方法.首先使用维纳滤波去模糊算法,通过均方差最小化去除噪声,但由于无法判... 在傅里叶频域中,由于逆滤波对加性噪声特别敏感,使得恢复后的图像仍然非常模糊.针对这一问题,我们提出了一种基于维纳滤波器和生成对抗网络的动态模糊图像处理方法.首先使用维纳滤波去模糊算法,通过均方差最小化去除噪声,但由于无法判断拍摄装置的移动范围并未得到预期效果.再考虑使用自由性强、不受预定条件分布的生成对抗网络模型(GAN).定义一个类生成器G(y)和类判别器D(x),通过机器学习的方式进行反复学习和反馈,直至达到模型无法判别生成数据样本S(y)和真实数据样本r(x)时,图像近似还原成功.同时,引入"模糊核"概念,模拟图像的模糊轨迹,进行精确还原.最后,由于肉眼很难对图像的还原程度做定量判断.因此我们利用三个评价指标对这些图像进行客观评价——峰值性噪比PSNR、模糊系数KBlur、质量因素Q.实验结果表明,在该方法下的图像的三个评价指标在一定程度上有所改善,从而得到图像还原较为成功的结论. 展开更多
关键词 维纳滤波器 生成对抗网络模型 模糊核 指标评价
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部