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21.
现有结合特征提取与预测模型的方法不能准确把握金融时间序列的混沌性与交互性,导致预测精度不高。针对此问题,提出一种基于二次分解与长短期记忆(long short term memory, LSTM)网络的金融时间序列预测算法。使用变分模态分解方法与集成经验模态分解方法依次解析金融时间序列数据,得到能表达数据混沌性特征的模态;将模态信息输入到融合有因子分解机(factorization machine, FM)的长短期记忆网络模型中,融合获取到的长记忆性特征与交互性特征,进而预测最终的结果;选取沪深300指数的历史数据作为实验数据集,通过多组对比实验验证算法的有效性。实验结果表明,提出的算法可以有效提升模型的预测能力,同时表达金融时间序列的混沌性、长记忆性、交互性。  相似文献   
22.
非负矩阵分解是一个新的特征提取方法,基于非矩阵分解的理论,提出了具有正交性的投影轴的计算方法和具有统计不相关性的投影轴的计算方法。与原非负矩阵分解方法,提出的方法在某种程度上是降低了特征矢量之间的统计相关性,并且提高识别率。通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行实验,结果表明提出的两种特征提取方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解特征提取(NMF)方法,甚至超过主成分分析(PCA)法。  相似文献   
23.
本文给出了一个将多项式分解成较低次多项式之积的同时迭代法,它克服了以往那 些仅能将多项式分解成一次或二次因子之积的方法的局限性。本文讨论了其收用敛及收 敛速度,最后还给出一些具体计算中的技巧,并指出本文方法的一些特例。  相似文献   
24.
本文证明了与Ozawa猜测有关的一个定理:若整函数F(z)具有复合意义下的分解 F(z)=P_(k)~og_k(z),k=n_j,j=1,2,…,(n_j,n_i)=1(j≠l),其中P_k(ζ)为k次多项式,g_k(z)为整函数,则F(z)必具形式 F(z)=ae~(H(z)) b或F(z)=a cosH(z)~(1/2) 6,其中H(z)为整函数,a,b为常数。  相似文献   
25.
我们通过研究E^S类图的伴随多项式的因式分解,证明了这类图的补图的色等价图的特征性质.  相似文献   
26.
27.
28.
本文给出固定边界发汗控制方程显式与隐式差分解法的并行化方法.数值试验表明隐式差分格式的数值稳定性的条件比显式差分格式的条件要宽松得多,这与理论分析的结果是一致的;数值试验还表明显式方法的加速比及效率均高于隐式方法,但隐式方法的时间步长可以放大,从整体上更节省CPU时间.本文给出固定边界发汗控制方程显式与隐式差分解法的并行化方法.数值试验表明隐式差分格式的数值稳定性的条件比显式差分格式的条件要宽松得多,这与理论分析的结果是一致的;数值试验还表明显式方法的加速比及效率均高于隐式方法,但隐式方法的时间步长可以放大,从整体上更节省CPU时间.  相似文献   
29.
A2-FACTORIZATIONORTHOGONALTOASTARINAGRAPH¥LIUGuishen(DepartmentofMathematics,ShandongUniversity,Jinan250100,China)Abstract:Le...  相似文献   
30.
1.INTRODUCTION Inpatternanalysisandcomputervision,visualrecog nitionofobjectsisoneofthemostchallengingprob lems.Approachestoovercomesuchproblemshavefo cusedonusingseveralmethodologies.Appearance basedrepresentationandrecognitionisoneofthe mostsuccessfullyusedtoday.Itinvolvespreprocess ingofmultidimensionalsignals,suchasimagesof facesandcharactersorspectrogramsofspeech.In fact,thecoreofthepreprocessingisthesocalleddi mensionalityreduction.Thedimensionalityreductionaimstocompress thehighdi…  相似文献   
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