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基于语义分割-对抗的图像语义分割模型 预览
1
作者 王鑫 重重 +1 位作者 马先钦 陈秀新 《计算机仿真》 北大核心 2019年第2期191-195,共5页
图像语义分割对场景理解等具有重要的作用,是当前计算机视觉领域研究的一个热点问题。针对当前图像语义分割方法存在的精度低等问题,提出语义分割-对抗模型(Semantic Segmentation Generative Adversarial Networks, SSGAN)。模型采用De... 图像语义分割对场景理解等具有重要的作用,是当前计算机视觉领域研究的一个热点问题。针对当前图像语义分割方法存在的精度低等问题,提出语义分割-对抗模型(Semantic Segmentation Generative Adversarial Networks, SSGAN)。模型采用Deeplab-VGG16作为生成模型,通过对输入真实样本的学习,生成语义分割图;采用金字塔池(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)作为判别模型,对人工标记图与生成分割图进行高阶规律统计。在数据集POSCALVOC2012上实验得到mIOU为0.823,较Adversarial提高0.24。SSGAN模型通过将对抗模型与传统语义分割模型相结合,既保持传统语义分割模型端到端的训练方式,又具有对抗网络自主学习能力,避免人工设计对应的高阶损失项产生的不匹配。最后通过剪枝与权值量化共享将模型压缩为原来的0.045。实验证明本文所提方法具有可行性。 展开更多
关键词 图像语义分割 语义分割-对抗模型 端到端训练 自主学习
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基于协同半监督的深度学习图像分类算法 预览
2
作者 葛梦颖 重重 +1 位作者 周兰 马钰锡 《计算机仿真》 北大核心 2019年第2期196-200,共5页
大规模图像分类中,已标记图像数据的获取难度比较大。为了提高图像分类器在已标记样本较少的情况下的分类率,提出了一种基于协同半监督的深度学习图像分类算法。将已标记的样本作为训练集,分别使用VGGNet、GoogLeNet、ResNet模型训练出... 大规模图像分类中,已标记图像数据的获取难度比较大。为了提高图像分类器在已标记样本较少的情况下的分类率,提出了一种基于协同半监督的深度学习图像分类算法。将已标记的样本作为训练集,分别使用VGGNet、GoogLeNet、ResNet模型训练出三个不同的分类器,依据三者对未标记样本的测试结果给出伪标签,即测试结果中三个分类器判断一致的部分直接赋予该伪标签,对于两个判断一致的,按照置信度排序并抽样赋予两个判断一致的伪标签,依次不断给未标记样本打标签并扩充训练集,得到最终的分类模型。最后选取Caltech-UCSD Birds-200-2011数据集和Caltech 256数据集进行实验,实验结果表明,所提出的算法在已标记样本较少的情况下可以获得高分类率的分类模型。 展开更多
关键词 协同半监督学习 深度学习 图像分类
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一种改进的DTW相似性搜索方法 预览
3
作者 晏臻 苏维均 +1 位作者 重重 吴子珺 《计算机仿真》 北大核心 2019年第2期232-236,270共6页
为了更有效的对时间序列进行相似性搜索,本文从相似性度量函数的角度提出一种改进的基于下界函数的DTW (Dynamic Time Warping)相似性搜索方法NLB-FDTW。上述方法定义一种更有效的下界函数,减少DTW的计算开销,加快相似性搜索的速度。为... 为了更有效的对时间序列进行相似性搜索,本文从相似性度量函数的角度提出一种改进的基于下界函数的DTW (Dynamic Time Warping)相似性搜索方法NLB-FDTW。上述方法定义一种更有效的下界函数,减少DTW的计算开销,加快相似性搜索的速度。为了验证所改进的DTW相似搜索算法的有效性,对一个月的交通流量进行了相似性搜索的实验。结果表明,基于下界函数的DTW在很大程度上减少计算量,NLB-FDTW相较于基于欧氏距离或原始DTW的相似性搜索是一种高效的时间序列相似性搜索方法。 展开更多
关键词 时间序列 相似性搜索 下界函数
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面向智能监控的行为识别 被引量:1
4
作者 马钰锡 谭励 +1 位作者 董旭 重重 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期282-290,共9页
目的为了进一步提高智能监控场景下行为识别的准确率和时间效率,提出了一种基于YOLO(you onlylook once:unified,real-time object detection)并结合LSTM(long short-term memory)和CNN(convolutional neural net-work)的人体行为识别算... 目的为了进一步提高智能监控场景下行为识别的准确率和时间效率,提出了一种基于YOLO(you onlylook once:unified,real-time object detection)并结合LSTM(long short-term memory)和CNN(convolutional neural net-work)的人体行为识别算法LC-YOLO(LSTM and CNN based on YOLO)。方法利用YOLO目标检测的实时性,首先对监控视频中的特定行为进行即时检测,获取目标大小、位置等信息后进行深度特征提取;然后,去除图像中无关区域的噪声数据;最后,结合LSTM建模处理时间序列,对监控视频中的行为动作序列做出最终的行为判别。结果在公开行为识别数据集KTH和MSR中的实验表明,各行为平均识别率达到了96. 6%,平均识别速度达到215 ms,本文方法在智能监控的行为识别上具有较好效果。结论提出了一种行为识别算法,实验结果表明算法有效提高了行为识别的实时性和准确率,在实时性要求较高和场景复杂的智能监控中有较好的适应性和广泛的应用前景。 展开更多
关键词 行为识别 目标检测 深度学习 卷积神经网络 循环神经网络
基于NB-IoT的污水管道气体远程监测装置设计 预览
5
作者 鲍春 谢涛 +1 位作者 杨飞 重重 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第8期99-102,共4页
针对污水管道混合气体监测精度低、上传数据不稳定的问题,使用覆盖广、功耗低的NB-IoT网络,设计了一种低延迟、高精度的气体监测装置。使用气体传感器阵列和现场可编程门阵列(FPGA)采集数据,在前端嵌入Linux操作系统,提供实时数据显示... 针对污水管道混合气体监测精度低、上传数据不稳定的问题,使用覆盖广、功耗低的NB-IoT网络,设计了一种低延迟、高精度的气体监测装置。使用气体传感器阵列和现场可编程门阵列(FPGA)采集数据,在前端嵌入Linux操作系统,提供实时数据显示、参数设置等良好的操作界面,采用了NB-IoT网络将采集数据上传云端,监测精度高且可扩展性强,解决了污水管道恶劣环境下的监测问题。 展开更多
关键词 气体监测 NB-IoT 传感器阵列 现场可编程门阵列(FPGA) LINUX操作系统
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基于NIR和PLS-DA法的东北大米产地快速溯源方法研究 预览
6
作者 高彤 吴静珠 +3 位作者 林珑 刘志 刘翠玲 重重 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期114-117,124共5页
鉴于市场上东北大米掺伪和假冒现象频发,本研究将近红外光谱技术与PLS-DA判别法相结合用于东北大米产地快速溯源。实验共收集75份大米样本(52份东北产地大米,23份非东北产地大米),按照4∶1的比例随机划分得到训练集样本60份和测试集15... 鉴于市场上东北大米掺伪和假冒现象频发,本研究将近红外光谱技术与PLS-DA判别法相结合用于东北大米产地快速溯源。实验共收集75份大米样本(52份东北产地大米,23份非东北产地大米),按照4∶1的比例随机划分得到训练集样本60份和测试集15份。为消除品种、颗粒形态等对近红外光谱和产地鉴别的影响,实验比较多种光谱预处理方法,并根据相关系数值确定了矢量归一化为首选的预处理方法;将矢量归一化预处理后的光谱按照吸收峰分4个区间分别建立东北大米产地PLS-DA模型,其中4000~5500cm-1谱区建立产地溯源模型,训练集准确率可达93.33%,测试集准确率为86.67%。实验结果表明,近红外光谱与PLS-DA法结合在东北大米产地快速溯源技术领域有着光明的应用前景。 展开更多
关键词 产地溯源 近红外光谱 偏最小二乘判别分析 矢量归一化 东北大米
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基于注意力机制的改进CLSM检索式匹配问答方法 预览
7
作者 重重 曹帅 +2 位作者 潘博 张青川 徐世璇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期972-976,共5页
针对检索式匹配问答模型对中文语料适应性弱和句子语义信息被忽略的问题,提出一种基于卷积神经网络潜在语义模型(CLSM)的中文文本语义匹配模型。首先,在传统CLSM基础上进行改进,去掉单词和字母的N元模型层,以增强模型对中文语料的适应性... 针对检索式匹配问答模型对中文语料适应性弱和句子语义信息被忽略的问题,提出一种基于卷积神经网络潜在语义模型(CLSM)的中文文本语义匹配模型。首先,在传统CLSM基础上进行改进,去掉单词和字母的N元模型层,以增强模型对中文语料的适应性;其次,采用注意力机制算法,针对输入的中文词向量信息建立实体关注层模型,以加强句中核心词的权重信息;最后,通过卷积神经网络(CNN)有效地捕获输入句子上下文结构方面信息,并通过池化层对获取的语义信息进行降维。基于医疗问答对数据集,将改进模型与传统语义模型、传统翻译模型、深度神经网络模型进行对比,实验结果显示所提模型在归一化折现累积增益(NDCG)方面有4~10个百分点的提升,优于对比模型。 展开更多
关键词 潜在语义模型 注意力机制 检索式匹配问答
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面向VTM的交互式活体检测算法 预览
8
作者 马钰锡 谭励 +1 位作者 董旭 重重 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期256-261,共6页
为提升远程视频柜员机人脸识别登录系统的识别率和安全性,将改进的眨眼检测、背景检测和随机组合动作指令相结合,提出一种交互式活体检测算法。基于OpenCV级联分类器人脸检测和局部二值特征人脸对齐算法,结合坐标比例和眼球色素变化改... 为提升远程视频柜员机人脸识别登录系统的识别率和安全性,将改进的眨眼检测、背景检测和随机组合动作指令相结合,提出一种交互式活体检测算法。基于OpenCV级联分类器人脸检测和局部二值特征人脸对齐算法,结合坐标比例和眼球色素变化改进眨眼检测。利用背景检测和随机组合动作指令抵御动态视频攻击,加入图像质量检测与校正功能,使系统在弱光、歪斜等环境影响下对活体人脸检测有较好的检测效果。在活体人脸数据库CASIA-FASD和自建样本库上进行实验,结果表明,该算法识别率达到97.67%,与多光谱、卷积神经网络等检测算法相比性能有明显的提升。 展开更多
关键词 活体检测 人脸识别 眨眼检测 背景检测 局部二值特征
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以创新精神与实践能力为导向的理工类硕士研究生培养模式探索与实践 预览 被引量:1
9
作者 王瑜 重重 +1 位作者 苏维均 肖洪兵 《教育教学论坛》 2019年第5期115-116,共2页
研究生教育是培养国家需求的高层次人才的主要途径,是国家发展和社会进步的基石。本文总结了课题组成员多年来以创新精神与实践能力为导向的理工类硕士研究生培养模式探索与实践经验,并简单列举了阶段性成果,希望这些经验能够为理工类... 研究生教育是培养国家需求的高层次人才的主要途径,是国家发展和社会进步的基石。本文总结了课题组成员多年来以创新精神与实践能力为导向的理工类硕士研究生培养模式探索与实践经验,并简单列举了阶段性成果,希望这些经验能够为理工类硕士研究生培养工作提供一些借鉴和帮助。 展开更多
关键词 研究生教育 创新精神 实践能力 培养模式
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基于CNN+LSTM的短时交通流量预测方法 预览
10
作者 晏臻 重重 +2 位作者 韩璐 苏维均 刘平 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2620-2624,2659,共6页
针对传统的预测方法只考虑到了交通流量的时序特征,忽略了其空间特征这一问题,提出卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的短时交通流量预测模型。通过CNN挖掘相邻路口交通流量的空间关联性,通过LSTM模型挖掘交通流量的时序特... 针对传统的预测方法只考虑到了交通流量的时序特征,忽略了其空间特征这一问题,提出卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的短时交通流量预测模型。通过CNN挖掘相邻路口交通流量的空间关联性,通过LSTM模型挖掘交通流量的时序特征,将提取的时空特征进行特征融合,实现短期流量预测。实验结果表明,CNN+LSTM模型预测误差明显小于其它模型,验证了考虑时空特征进行交通流量预测的有效性。 展开更多
关键词 交通流量 时空特征 预测 卷积神经网络 长短期记忆网络
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基于动态BLSTM和CTC的濒危语言语音识别研究 预览
11
作者 重重 陈运兵 +3 位作者 孙沁瑶 刘畅 徐世璇 尹蔚彬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第11期3334-3337,共4页
针对低资源的濒危语言进行了端到端语音识别模型的建立与研究,能够为濒危语言的保护和传承探索出新的途径。采用动态双向长短时记忆网络与连接时序分类模型构造端到端的语音识别系统,在进行音素级别的识别训练时,传入模型的数据批量大... 针对低资源的濒危语言进行了端到端语音识别模型的建立与研究,能够为濒危语言的保护和传承探索出新的途径。采用动态双向长短时记忆网络与连接时序分类模型构造端到端的语音识别系统,在进行音素级别的识别训练时,传入模型的数据批量大小根据训练模型作自适应调整,不仅能够加快收敛速度,而且能够提高模型的泛化性。通过修改网络层次与结构参数,并提取不同的语音特征进行模型对比,实验结果表明在两种濒危语言——吕苏语和土家语的数据集上均取得了较好的识别效果。 展开更多
关键词 濒危语言语音识别 端到端 动态双向长短时记忆网络 连接时序分类模型
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濒危语言与汉语平行语料库动态构建技术研究 预览
12
作者 重重 曹帅 +3 位作者 张青川 尹蔚彬 孙沁瑶 刘畅 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第9期63-66,91共5页
利用自然语言处理的各种技术完成濒危语言的口语记音、转写、标注和翻译是保护国家濒危语言非物质文化遗产的主要途径。濒危语言是低资源语言,在机器翻译过程中,构建其语言模型面临的主要问题是语料不足。以濒危语言——吕苏语的语料... 利用自然语言处理的各种技术完成濒危语言的口语记音、转写、标注和翻译是保护国家濒危语言非物质文化遗产的主要途径。濒危语言是低资源语言,在机器翻译过程中,构建其语言模型面临的主要问题是语料不足。以濒危语言——吕苏语的语料作为被扩展对象,首先提取吕苏语的关键词,然后依据提取的关键词在静态网页下爬虫获取大量的中文文本,最后通过基于最小哈希的Jaccard算法来计算吕苏语语料与获取的中文文本之间的相似度,将相似度较高的中文文本作为吕苏语的汉语平行扩展语料。这一过程有效地解决了濒危语言在机器翻译过程中的语料不足问题。 展开更多
关键词 濒危语言 吕苏语 语料扩展 平行语料库
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基于词性与词序的相关因子训练的word2vec改进模型 预览
13
作者 潘博 重重 +2 位作者 张青川 徐世璇 曹帅 《电子学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期1976-1982,共7页
词性是自然语言处理的基本要素,词语顺序包含了所传达的语义与语法信息,它们都是自然语言中的关键信息.在word embedding模型中如何有效地将两者结合起来,是目前研究的重点.本文提出的Structured word2vec on POS联合了词语顺序与词性... 词性是自然语言处理的基本要素,词语顺序包含了所传达的语义与语法信息,它们都是自然语言中的关键信息.在word embedding模型中如何有效地将两者结合起来,是目前研究的重点.本文提出的Structured word2vec on POS联合了词语顺序与词性两种信息,不仅使模型可以感知词语位置顺序,而且利用词性关联信息来建立上下文窗口内词语之间的固有句法关系.Structured word2vec on POS将词语按其位置顺序定向嵌入,对词向量和词性相关加权矩阵进行联合优化.实验通过词语类比、词相似性任务,证明了所提出的方法的有效性. 展开更多
关键词 WORD EMBEDDING 词性 相关权重 词序 word2vec
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基于深度卷积限制玻尔兹曼机的步态识别 预览 被引量:1
14
作者 周兰 重重 +1 位作者 陈秀新 王鑫 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第1期244-248,共5页
传统的步态识别方法难以得到有效的步态特征,而深度学习方法可以通过学习自动获得特征,然而现有的深度学 习模型用于步态识别时存在一些问题.深度卷积神经网络训练速度快,但训练精度较低;深度置信网络模型精度较高,但 模型收敛速度较慢... 传统的步态识别方法难以得到有效的步态特征,而深度学习方法可以通过学习自动获得特征,然而现有的深度学 习模型用于步态识别时存在一些问题.深度卷积神经网络训练速度快,但训练精度较低;深度置信网络模型精度较高,但 模型收敛速度较慢.针对这两种模型的特点,提出一种两者平衡的算法模型,即深度卷积限制玻尔兹曼机.将卷积神经网 络中权值共享、提取图像局部特征等方面的优势融入深度玻尔兹曼机模型中,提高训练精度,减少参数数量.所提算法在 CASIA 步态数据库上的实验结果验证了该算法在步态识别问题上的有效性和可行性. 展开更多
关键词 步态识别 深度卷积限制玻尔兹曼机 深度卷积神经网络 限制玻尔兹曼机 CASIA步态数据库
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濒危语言口语语料库的研究与构建——以吕苏语为范例 预览 被引量:2
15
作者 操镭 尹蔚彬 +3 位作者 孙沁瑶 王志 重重 李道玮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期234-238,245共6页
濒危语言口语语料库建立的目的是系统地保存近乎消失的濒危语言,留存濒危语言的生命力与地方文化,并且能够对其进行学习与研究。濒危语言口语语料库保存的内容主要包括原始声音文件、国际音标标注、汉语对译标注以及汉语翻译标注。以濒... 濒危语言口语语料库建立的目的是系统地保存近乎消失的濒危语言,留存濒危语言的生命力与地方文化,并且能够对其进行学习与研究。濒危语言口语语料库保存的内容主要包括原始声音文件、国际音标标注、汉语对译标注以及汉语翻译标注。以濒危语言吕苏语为范例,深入、全面、系统地研究与建立濒危语言口语语料库,并对标注语料实现了自动分词与关键词提取的功能,为后续建立通用濒危语言语料库提供了一个范例。 展开更多
关键词 濒危语言 口语语料库 吕苏语
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基于FPGA的多组分气体监测装置设计 预览 被引量:1
16
作者 杨飞 谢涛 +1 位作者 重重 苏维均 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第10期66-68,71共4页
气体传感器往往存在交叉敏感性,传统复合气体检测的精度低且耗时长。设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的多组分气体监测装置,以气体传感器阵列为基础,在FPGA上设计硬件神经网络控制器,对多传感器数据进行融合。通过分段拟合及流... 气体传感器往往存在交叉敏感性,传统复合气体检测的精度低且耗时长。设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的多组分气体监测装置,以气体传感器阵列为基础,在FPGA上设计硬件神经网络控制器,对多传感器数据进行融合。通过分段拟合及流水线的设计思路,在FPGA上实现了硬件Sigmoid函数。仿真及应用表明:设计的装置具有检测精度高、响应快的优势及良好的扩展性。 展开更多
关键词 交叉敏感性 传感器阵列 现场可编程门阵列 SIGMOID函数 硬件神经网络
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FM集成模型在广告点击率预估中的应用 预览 被引量:1
17
作者 潘博 张青川 +1 位作者 重重 谢小兰 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第1期107-111,148共6页
目前广告点击率预估所用的模型对于稀疏、类别分布不平衡的广告数据学习能力有限。针对这一问题,在数据分桶采样的基础上,提出利用因子分解机集成模型进行广告点击率的预估。利用迭代决策树算法提取的高层特征作为因子分解机的输入特... 目前广告点击率预估所用的模型对于稀疏、类别分布不平衡的广告数据学习能力有限。针对这一问题,在数据分桶采样的基础上,提出利用因子分解机集成模型进行广告点击率的预估。利用迭代决策树算法提取的高层特征作为因子分解机的输入特征进行自动组合,发现特征间的相关性,解决数据稀疏和不均衡分类问题。在Hadoop大数据平台环境中对迭代决策树算法+因子分解机的融合模型进行并行式训练,可减少时间成本。通过单模型实验、采样实验、模型集成实验以及模型对比实验,确定了最佳采样比例,并验证了集成基于因子分解机的集成模型的有效性。 展开更多
关键词 CTR预估 FM集成模型 Hadoop大数据平台 互联网广告
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高校横向科研项目助力企业转型升级——以北京工商大学为例
18
作者 张珣 靳敏 +1 位作者 重重 赵霞 《中国高校科技》 CSSCI 北大核心 2018年第1期23-24,共2页
横向科研项目是指企事业单位委托的科技开发、科技服务、科学研究等方面的项目,以及通过政府部门非常规申报获批下达的项目。在分析高校横向科研项目发展现状的基础上,以北京工商大学与广州点屏信息技术有限公司的合作为研究对象,经过分... 横向科研项目是指企事业单位委托的科技开发、科技服务、科学研究等方面的项目,以及通过政府部门非常规申报获批下达的项目。在分析高校横向科研项目发展现状的基础上,以北京工商大学与广州点屏信息技术有限公司的合作为研究对象,经过分析,发现项目的实施促进了企业生产效率的提升,增强了企业科技实力,提高了企业人才培养质量。 展开更多
关键词 横向科研项目 高校 企业 转型升级
机载电气负载管理单元设计 预览
19
作者 孟祥森 谢涛 +2 位作者 重重 苏维均 杨飞 《测控技术》 CSCD 2018年第9期146-150,共5页
针对现代机载设备在强电磁、高震动工作环境中高可靠性工作的要求,设计了一种适用于机载雷达系统的电气负载管理单元。所设计的电气负载管理单元以STM32处理器为核心控制器,具备大电流通断控制、过流保护、电压电流监测、状态显示、数... 针对现代机载设备在强电磁、高震动工作环境中高可靠性工作的要求,设计了一种适用于机载雷达系统的电气负载管理单元。所设计的电气负载管理单元以STM32处理器为核心控制器,具备大电流通断控制、过流保护、电压电流监测、状态显示、数字通信等功能,实现了雷达系统各分机的用电智能化控制及状态反馈,适用于飞机内使用28 V直流供电系统的电气环境。测试结果表明该负载管理单元各项指标满足军用机载应用要求。 展开更多
关键词 机载设备 电气负载管理 用电控制 状态反馈
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股票价格市场波动优化预测仿真研究 预览
20
作者 刘平 重重 +1 位作者 苏维均 周兰 《计算机仿真》 北大核心 2018年第8期179-183,共5页
股票价格波动的非线性、时变性等特点导致股票市场变得不稳定。建立合适的股票价格市场波动优化预测模型,可以使得政府部门提高股市监管能力、投资者规避市场风险。传统的神经网络在股票价格市场波动预测的过程中容易陷入局部极值,传... 股票价格波动的非线性、时变性等特点导致股票市场变得不稳定。建立合适的股票价格市场波动优化预测模型,可以使得政府部门提高股市监管能力、投资者规避市场风险。传统的神经网络在股票价格市场波动预测的过程中容易陷入局部极值,传统的线性预测模型对股票价格市场的波动也很难做出准确地预测。为了提高股票价格市场波动优化预测的准确率,提出了基于支持向量回归机(SVR)的股票价格市场波动优化预测模型。首先对股票市场中的历史数据进行归一化,然后选择模型的最佳参数,最后对模型进行训练和预测并将预测结果和实际值进行比较,计算预测值的波动并设置不同的股票价格波动预警等级,提前7天预测出了股票价格市场波动最高等级。结果表明,上述模型稳定性好,预测精度较高,在股票价格市场波动预测中起到了良好的效果。 展开更多
关键词 股票价格波动 支持向量回归机 预测
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