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教育部人文社会科学研究基金(09YJA630036)

作品数:10 被引量:22H指数:2
相关作者:刘遵雄周天清郑淑娟石红芹吕方亮更多>>
相关机构:华东交通大学江西财经大学更多>>
发文基金:教育部人文社会科学研究基金江西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术经济管理理学电子电信更多>>

文献类型

  • 10篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 3篇经济管理
  • 1篇电子电信
  • 1篇理学

主题

  • 4篇金融
  • 3篇时间序列
  • 3篇金融时间
  • 3篇金融时间序列
  • 2篇奇异谱分析
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 1篇递归
  • 1篇多层分类器
  • 1篇多核
  • 1篇多核学习
  • 1篇遗传算法
  • 1篇音频
  • 1篇音频分类
  • 1篇引擎
  • 1篇置乱
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇时间序列预测
  • 1篇收敛速度

机构

  • 10篇华东交通大学
  • 2篇江西财经大学

作者

  • 8篇刘遵雄
  • 4篇周天清
  • 2篇郑淑娟
  • 1篇吕方亮
  • 1篇钟茂生
  • 1篇曹义亲
  • 1篇王树成
  • 1篇张红斌
  • 1篇秦宾
  • 1篇王鹏鸣
  • 1篇石红芹
  • 1篇曾丽辉
  • 1篇许金凤
  • 1篇罗晓明

传媒

  • 2篇统计与决策
  • 2篇计算机工程
  • 2篇华东交通大学...
  • 1篇现代图书情报...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇经济数学
  • 1篇山东大学学报...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
  • 7篇2011
  • 1篇2010
10 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于奇异谱分析的GRNN模型在金融时间序列中的应用被引量:5
2011年
奇异谱分析(SSA)作为一类无参数、独立于模型的时间序列分析技术,适用于具有非线性、非平稳性、含噪声的金融时间序列数据的分析与研究。目前,基于SSA的预测通常采用线性递归、BP神经网络等模型,但其预测精度、训练速度并不理想。为此,该文提出基于SSA的广义回归神经网络(GRNN)预测模型,它以SSA所获取的主成份重构序列作为GRNN的输入进行预测。以同方股份收盘价格为测试数据,预测日收盘价。结果表明,基于SSA的GRNN模型预测效果不仅略优于GRNN预测方法,而且明显优于常规的SSA算法。
刘遵雄周天清
关键词:奇异谱分析广义神经网络线性递归金融时间序列
基于HRM的金融时间序列预测被引量:1
2011年
由于金融时间序列具有复杂、非线性、非平稳性、含噪声等特点,许多传统的线性及非线性方法难以对其进行有效的预测。为此,文章提出将HRM(A Hessian Regularized Nonlinear TimeSeries Model)应用于金融时间序列领域。实验结果表明,HRM具有较好的模型构建能力,拥有较快的计算速率,并且得到了较好的预测结果。
刘遵雄周天清
关键词:HRM金融时间序列
基于SSA的金融时间序列自适应分解预测被引量:1
2011年
提出了分解预测的思想,通过SSA将序列分解成低频与高频两部分,分别采用最小均方(LMS)自适应自回归移动平均(ARIMA)与LMS自适应自回归(AR)模型进行预测,然后将两者叠加便可得原始序列预测值.同时,为了更好地捕捉序列局部突变,缩减预测延迟,提高预测精度,对EaLMS算法(基于误差调整的LMS算法)参数进行修正并应用于分解预测.实验结果表明,修改后的分解预测相比于LMS自适应AR直接预测法,优势更明显.
刘遵雄周天清郑淑娟
关键词:奇异谱分析最小均方
混合多层分类和朴素贝叶斯模型的垂直搜索引擎分类器设计被引量:2
2011年
研究Web上计算机教育资源的分布特点,融合主题词和文档形式,设计多层分类器来完成主题搜索过程中的正确分类,继而应用朴素贝叶斯模型对主题资源信息进行自动类别划分,完成资源的物理存储。实验中主题分类的平均正确率约78%,主题的平均召回率约61%,而资源解析的平均正确率约81.5%,测试结果能够验证本文设计思想的可行性。
张红斌曹义亲
关键词:多层分类器垂直搜索引擎朴素贝叶斯
去噪空间上的多核学习
2012年
回顾了一种多核学习(multiple kernel learning,MKL)方法——lp范数约束的多核Fisher判别分析(lpregu-larized multiple kernel Fisher discriminant analysis,MK-FDA),研究了固定范数和p范数下MKL的性能对比,并针对原始特征空间必然存在噪点的现象,对在特征空间去噪之后的MKL方法的效果进行了探索。在VOC 2007数据集上的实验结果表明,lpMK-FDA无论使用原始核函数或者去噪后核函数的性能都超越了固定范数约束下的对比方法;特征空间的去噪处理能提高单核FDA方法和lpMK-FDA方法的性能;训练得到的核函数的权重与去噪空间中保留的特征数量存在一种正相关性。
王鹏鸣钟茂生刘遵雄
关键词:核方法多核学习核PCA
基于核Logistic回归的乐器音乐辨识被引量:1
2010年
基于统计学习的音频分类具有理论基础坚实,实现机制简单等特点受到广泛关注并被很多音频分类系统所采用。本文对核Logistic回归算法(KLR)进行了深入分析,提出基于KLR的音频分类器设计方法,应用其解决同类型的乐器音乐分类问题。结合所采集的小提琴中提琴和大提琴的音乐信号样本进行了分类仿真试验,并与传统的Logistic回归(LR)和支持向量机(SVM)进行对比。结果表明,核Logistic回归模型具有较为优越的分类性能和非线性处理能力。
刘遵雄许金凤曾丽辉
关键词:音频分类特征提取
FCBLUP模型在高频金融数据中的应用
2011年
将函数延拓最优线性无偏估计(FCBLUP)引入高频金融数据挖掘中,对离散观测值序列建立函数数据模型,并进行预测。选取上证收盘价格为实验数据,建立FCBLUP模型。为能对预测效果进行有效的评价与定位,设立基于ARMA模型的预测组。实验结果表明,FCBLUP预测效果较ARMA模型更理想,FCBLUP预测误差除在小段预测区间略大于ARMA外,其余时刻均低于ARMA预测。
刘遵雄周天清郑淑娟
关键词:高频数据
基于混沌加密的彩色图像盲数字水印算法被引量:9
2011年
针对单一混沌加密算法安全性较差的问题,提出一种基于扰动的二维混沌加密算法,利用二维Chebyshev映射和m-序列扰动作为混沌发生器,用于加密水印图像。将彩色载体图像绿色分量进行3级小波变换,提取其低频部分作为嵌入区域。将加密后的水印嵌入绿色分量的低频部分。实验结果表明,该算法计算速度较快,可以抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等攻击,具有较好的数字水印特性。
石红芹吕方亮刘遵雄
关键词:小波变换混沌加密盲数字水印图像置乱
加权l_p范数LMS算法的稀疏系统辨识被引量:1
2013年
针对经典最小均方(LMS)算法没有考虑冲击响应通常具有稀疏性的特点,一般的稀疏LMS算法当自适应趋于稳态时,对小系数施加过大的吸引力,导致稳态误差增大的缺点,提出对稀疏系统进行辨识的改进的l p(0
刘遵雄秦宾王树成
关键词:LP范数收敛速度
求解VRP的变种群规模混合自适应遗传算法被引量:2
2011年
车辆路径问题是一个NP-hard问题。文章针对该问题设计了一种结合C-W节约启发式算法进行子路径优化的变种群规模混合自适应遗传算法。该混合遗传算法的种群规模随适应度值及进化代数的变化而变化;交叉概率及变异概率也随个体适应度值的不同而自适应地调整。其次,利用C-W节约启发式算法对子路径进行优化,有效地弥补遗传算法局部搜索能力较差的不足。对随机选择的10个基准测试实例的计算结果表明,该算法是求解车辆路径问题的有效方法。
罗晓明
关键词:车辆路径问题自适应遗传算法
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