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。     

一种用于航拍图像的目标检测算法

提出了一种用于航拍图像的目标检测算法DSB-YOLO(depthwise separable convolutional backbone and YOLO)。在YOLOv5s的基础上,首先从主干网提取特征图感受野的角度出发,通过改变卷积核的间隔采样,降低特征图的感受野以便更好地提取小目标的信息;其次,改进了网络Neck部分的特征金字塔模型(feature pyramid network, FPN)和路径聚合网络(path aggregation network, PAN)的特征融合路径,从而使网络浅层采样的特征图中大量位置信息能够与网络深层提取的特征图较好地结合在一起,有效地提高了小目标的准确检出率;接着将C3Transformer模块加入到主干网络中,用来整合全图信息;然后,对网络进行了轻量化处理,把网络主干的部分卷积改为深度可分离卷积并集成了SE注意力机制,其目的是聚焦并选择对目标检测任务有用的信息,从而提升了模型的检测效率。利用VisDrone数据集进行的对比实验结果表明,在输入图像分辨率为1 280×1 280像素时,本文提出的DSB-YOLO算法测试平均精度指标mAP50、...     

基于Struts+Hibernate架构的电子政务网管系统

分析了传统B／S开发模式存在的问题，结合MVC思想，提出了基于J2ee架构，采用Struts＋Hibernate技术模式设计实现电子政务网络业务管理系统，从而使系统在开发效率、可维护性和可扩展性方面都有很好的改进．文章中还对程序框架实现过程进行了详细描述．     

纳西象形文英语输入法的设计与实现

针对纳西象形文信息化程度较低这一现状,提出了一种在Windows环境下纳西象形文英语输入法的设计方案.介绍了利用TrueType字体技术建立象形文字库的过程,详细阐述了英语输入法的设计和实现步骤.     

基于滑动窗口的奇异点数据挖掘算法研究

在一条时间序列上与其它序列点存在显著差异的点,被称为奇异点.提出了一种基于滑动窗口的奇异点挖掘算法,该算法利用局部异常因子检测的方法检测出时间序列中的奇异点,再利用移动平均模型对奇异点的趋势进行判断,这样能更直观的看出奇异点对时问序列趋势的影响.通过对证券信息点和上证指数收盘点数构成的时间序列进行分析,结果表明该算法的...     

特征规范化的图卷积神经网络推荐算法

为了提高推荐算法的推荐性能,针对现有的图卷积神经网络(graph convolutional neural network, GCN)的推荐算法中,2-3层的传播网络结构不利于较远距离节点之间进行信息交互,而加深网络层数又会导致性能急剧下降的问题,提出一种特征规范化的图卷积神经网络推荐算法。该方法为传播网络中每一层输出特征进行规范化处理,避免节点嵌入表示随着网络层数增加而变得过于相似;在预测阶段,使用自注意力机制(self-attention mechanism, SA)将各层的输出进行连接,以获得更好的节点最终表示。在3个真实数据集上与传统算法以及现有同类型推荐算法进行对比,验证了该模型的有效性。实验结果表明,所提模型与基准模型相比,在召回率Recall@N和归一化折损累计增益NDCG@N上有明显提高,平均提升1.675%,最高可提升3.406%。     

CBR系统中实例库数据冗余的解决

提出了一种对CBR系统实例冗余的解决方案：采用CBR与RBR相结合的方式，从最大程度上覆盖了问题域，使得数据冗余问题得到较好的解决．     

基于模态重构与多维评价的时间序列趋势提取

为了准确提取时间序列的趋势特征，提出一种基于模态重构与多维评价的时间序列趋势提取算法。定义重要点作为时间序列分段点的候选集，运用自适应噪声的完备经验模态分解方法对时间序列进行分解和模态重构得到全局因子，使用全局因子度量重要点在整体维度上的重要程度，给出特征因子和边界因子的定义并分别用来度量重要点在单点维度和局部维度上的重要程度，根据3个评价因子综合评价重要点来选取分段点。仿真实验结果表明，该方法具有良好的去噪能力，在相同压缩率情况下的拟合精度比现有方法高，在对心电图趋势提取的实验中也验证了方法的有效性。