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[期刊] 投资研究
[作者]
刘笑天 赵胜民
本文使用BP神经网络模型对股票价格的时间序列进行预测,并利用在线学习算法对资产组合的权重配置进行实时调整,构建了基于神经网络的在线学习(OLNN)策略。以中国A股市场实际数据为基础的数值分析结果表明,OLNN策略不仅具有高效的运算效率和良好的参数稳定性,而且相比于其他交易策略,OLNN策略在累计收益率、夏普比率、最大回撤率等方面有更优异的表现。
关键词：
神经网络 在线学习 夏普比率
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
卢春华 杨辉 李云鹏
[目的/意义]提出一种涵盖不同学习者的学习风格、知识水平以及学习模式等特征的差异的在线资源推荐技术,以克服学习者在拥有海量学习电子资源的在线学习平台中难以检索到满足其需求的学习资源的信息过载问题。[方法/过程]针对在线学习环境及其产生的数据,利用本体方法对学习者和学习资源的领域知识进行建模和表示,并使用循环神经网络挖掘学习者的学习模式,得到最终的资源推荐列表。[结果/结论]所提出的系统与传统的协同过滤及融合本体知识的协同过滤方法相比,在推荐结果的准确率(Precision)、召回率(Recall)和平均倒数排名(MRR)三个指标上分别取得显著提升。[局限]模型在训练过程中的时间和空间消耗较大,存在进一步改进的空间。
[期刊] 当代财经
[作者]
杨超 李志强
多指标综合评价是经济统计研究的一个活跃领域,本文尝试进行移植方法的适应性研究,在运用主成分分析法的基础上采用神经网络赋权相集成的多策略评价赋权方法对多指标进行综合评价,试图探索一条新途径。
关键词：
主成份 神经网络 多策略评价 赋权
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
贺超英
目前已运行的可控串补(TCSC)工程都是采用常规的控制策略,采用各种先进控制策略比如非线性控制策略、智能控制策略能使TCSC的作用得到最大限度的利用.设计的TCSC模糊神经网络控制系统采用TCSC当地测量的频率增量及功率增量作为模糊控制的输入,用一种神经网络模拟模糊推理机的知识模型和推理模型,采取误差反传的方法依据输入量的值和系统当前的状态来设计调整神经网络的连接权值以及隶属度函数的参数,从而调整模糊控制规则和量化因子.通过对系统处于不同运行点受到不同干扰下的仿真,表明所设计的TCSC模糊神经网络控制系统具有良好的鲁棒性.
[期刊] 统计与决策
[作者]
尤璞 武戈
文章选取80家2008年至2010年沪深两市因为财务危机而被ST的上市企业作为样本,通过分析基于神经网络预警模型的结果,提出上市公司财务风险预警策略。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
刘明明 曾旗 徐君
营销策略的选取和合理的组合在提高顾客对企业的忠诚度方面具有至关重要的作用。文章通过对不同的市场营销策略因素进行量化和赋予权重,采用神经网络的BP算法,模拟出不同营销策略组合情况下企业顾客忠诚度的量化值,通过与实际值比较得出神经网络具有良好模拟效果。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
王德文 李智录 卢瑞章
针对目前RBF神经网络训练算法存在的问题,提出了一种模拟人类学习方式的自动调整隐层节点数的在线训练方法,对其理论依据进行了分析,并用实例对其进行了验证。结果表明,此种学习方法速度快、拟合精度高、新旧知识均可记忆,克服了以往算法的不足,具有很大的实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁龙跃 陈玉霞
针对季度GDP数据，文章基于深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络模型，结合小波分析技术（WA）分解所选取的宏观经济变量，构建了LSTM&WA预测模型，同时，引入多个基准模型进行对比分析。研究表明：对于季度GDP数据，深度学习模型结合小波分析预测结果更优；针对结构复杂的非线性多变量数据，LSTM&WA预测模型具有较好的泛化能力，其预测精度均优于其他基准模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
杨青 王晨蔚
作为深度学习技术的经典模型之一,长短期记忆(LSTM)神经网络在挖掘序列数据长期依赖关系中极具优势。基于深度神经网络优化技术,本文构造了一个深层LSTM神经网络并将其应用于全球30个股票指数三种不同期限的预测研究,结果发现:①LSTM神经网络具有很强的泛化能力,对全部指数不同期限的预测效果均很稳定;②相比三种对照模型(SVR、MLP和ARIMA),LSTM神经网络具有优秀的预测精度,其对全部指数的平均预测精度在不同期限上均有提升;③LSTM神经网络能够有效控制误差波动,相比三种对照模型,其对全部指数的平均预测稳定度在不同期限上亦均有提高。鉴于LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面的优势,其未来在金融预测等方向将有广阔的应用前景。
关键词：
LSTM神经网络 深度学习 股票指数预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
田金亭 甘媛源 余嘉元
剖析了创造力评价的重要意义及当前存在的问题,根据创造力评价指标及等级的数目,构建了由输入层、隐含层、输出层组成的学习矢量量化(LVQ)神经网络,用训练好的网络对测试样本进行仿真测试,仿真结果和实际情况正好相符,体现出LVQ神经网络在创造力评价中的实用性和有效性。
关键词：
创造力 LVQ神经网络 训练 测试
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
余妹兰 匡芳君
为了研究BP神经网络改进学习算法的适用情况,通过对实际的4个应用运用BP神经网络的多种改进的学习算法进行训练,比较得到各学习算法的适用范围,并能根据所研究问题类型、网络大小和要求精度等来选择合适的学习算法。结果表明:LM算法逼近效果好,但不适合大规模网络,RPROP算法应用于模式识别收敛速度最快,但不太适合函数逼近,SCG算法对较大网络规模的性能很好,且逼近效果好。
关键词：
BP神经网络 学习算法 改进算法 应用
[期刊] 情报科学
[作者]
张艳丰 李贺 彭丽徽 陈远方
【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经网络(FNN)的在线商品评论效用模型,提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台手机评论的实例验证,证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模型具有较高的准确度和有效性。
[期刊] 管理科学
[作者]
刘洋 廖貅武
在线评分可以为用户提供更多的产品信息,同时评分人数的多少也会影响用户效用。以APP Store、Android Market等平台上的应用软件为研究对象,以信息产品定价理论和博弈论为理论基础,通过建立两阶段的经济学模型,研究在线评分机制和信息产品网络效应的共同作用下垄断应用软件开发者的最优产品定价策略。研究结果表明,当软件质量低于用户事前期望、评分传递的质量信号较真实时,若网络效应强度较小,则软件定价应先高后低;若网络效应强度较大,则前期应该低价,甚至免费,以吸引更多用户,后期高价获利。当软件质量不低于用户事前期望、评分会限制高质量软件的信号传递时,用户只能通过评分推测软件质量等于其期望质量,...
[期刊] 云南财经大学学报
[作者]
靳朝翔 梁仁方 刘建和
焦炭、铁矿石是冶炼钢铁的主要原料，中国钢铁企业生产所需要的铁矿石主要依赖于进口。国外铁矿石市场的价格制定规则很大程度上阻碍了钢铁企业的发展。选取焦炭、铁矿石、螺纹钢期货作为研究对象，运用单位根检验、协整等方法研究焦炭、铁矿石、螺纹钢三者价格之间的长期均衡关系。在此基础上，通过设置不同的开平仓阀值，运用ＢＰ神经网络模型和ＮＡＲ动态神经网络模型在样本区间内进行套利策略对比研究。实证结果表明：ＮＡＲ动态神经网络模型的预测能力更强，其套利策略在螺纹钢、铁矿石和焦炭三者间进行跨品种套利效果更好。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王昊 肖慧灵 王丽亚 邱思琦
为解决机器工况变化下，轴承故障诊断精度显著下降的问题，建立了一种改进迁移诊断模型。综合利用最大均值差异和距离方差来衡量不同分布的差异，对齐源域和目标域数据的联合分布，并利用熵损失改善特征在共享子空间中的可分离性，建立以分类误差、分布差异、可分离性为优化目标的数学模型。其次，构建锯齿状扩展速率的膨胀卷积神经网络，以提取信号中多尺度泛化特征和进行故障诊断。随后制定两阶段训练策略，第一阶段利用源域数据训练诊断模型，第二阶段将模型迁移到目标域数据。最后利用两个轴承数据集进行验证，结果表明该方法在不同负载下有良好的迁移诊断性能，能有效应对不同强度噪声的干扰。
关键词：
轴承故障 迁移诊断 领域适应 膨胀卷积
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