基于二次分解与LSTM的金融时间序列预测算法研究

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。     

一个将多项式因子分解的同时迭代法

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。     

关于函数方程F(z)=P_k°g_k(z)的Ozawa猜测

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。     

Nonnegative matrix factorization with Log Gabor wavelets for image representation and classification

1.INTRODUCTION Inpatternanalysisandcomputervision,visualrecog nitionofobjectsisoneofthemostchallengingprob lems.Approachestoovercomesuchproblemshavefo cusedonusingseveralmethodologies.Appearance basedrepresentationandrecognitionisoneofthe mostsuccessfullyusedtoday.Itinvolvespreprocess ingofmultidimensionalsignals,suchasimagesof facesandcharactersorspectrogramsofspeech.In fact,thecoreofthepreprocessingisthesocalleddi mensionalityreduction.Thedimensionalityreductionaimstocompress thehighdi…     

A 2－FACTORIZATION ORTHOGONAL TO A STAR IN A GRAPH

Ａ２－ＦＡＣＴＯＲＩＺＡＴＩＯＮＯＲＴＨＯＧＯＮＡＬＴＯＡＳＴＡＲＩＮＡＧＲＡＰＨ￥ＬＩＵＧｕｉｓｈｅｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎａｎ２５０１００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｌｅ...     

发汗控制方程差分解法的并行化

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.     

基于SUSAN和加权非负矩阵分解的图像融合算法

为了更好地保留源图像边缘信息、提高抗噪能力,提出一种基于SUSAN和加权非负矩阵分解的图像融合方法.运用SUSAN对像素点进行分类,根据分类结果构建加权矩阵,最后运用加权非负矩阵分解方法实现图像融合.实验证明,该方法能有效地保留边缘信息且抗噪性较好.     

基于分布估计算法的非负矩阵分解

非负矩阵分解问题可以转化为一个约束优化问题,因此可以依靠最优化领域的相关算法进行求解.提出一种基于分布估计算法求解非负矩阵分解问题的新算法,并将算法应用于两个非负矩阵分解的数值算例,与非负矩阵分解基准算法进行比较,证实了算法的可行性和优越性.     

广义几何规划的一个改进的Newton算法

广义几何规划的目标函数的Hession矩阵有着特殊结构,利用这一特殊性,对广义几何规划提出了一个改进的Newton算法,证明了其收敛性,并且给出了相应的数值例子。