检索结果-内蒙古大学图书馆

环球市场 2019年第35期 37页

作者：钱龙西华大学经济学院

在被动式交易环境大背景下现有的因子和策略体系已被过度挖掘和开发,推陈出新、获取超额收益的难度也不断地加大.在人工智能发展方兴未艾的今天,各大二级市场做市商尝试将其与选股策略模型相互结合,让其两者的碰撞能为投资和回报带来不... 详细信息

在被动式交易环境大背景下现有的因子和策略体系已被过度挖掘和开发,推陈出新、获取超额收益的难度也不断地加大.在人工智能发展方兴未艾的今天,各大二级市场做市商尝试将其与选股策略模型相互结合,让其两者的碰撞能为投资和回报带来不一样的风景.本文采用的研究方法是基于传统的adaboost算法的改进版本.其选股能力的适用性和回测效果也会更好.

关键词：机器学习被动式交易量化因子 adaboost算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于BP-adaboost算法的建筑能耗预测研究

引用

科技通报 2017年第7期33卷 162-166页

作者：方涛涛马小军陈冲南京工业大学电气工程与控制科学学院江苏南京211816

针对传统BP神经网络存在收敛速度慢和容易陷入局部极小值缺点,影响建筑能耗预测精度的问题,引入adaboost算法对BP神经网络进行改良,提出一种基于BP-adaboost算法的建筑能耗预测方法。该方法充分结合BP神经网络良好学习能力和adaboost算... 详细信息

针对传统BP神经网络存在收敛速度慢和容易陷入局部极小值缺点,影响建筑能耗预测精度的问题,引入adaboost算法对BP神经网络进行改良,提出一种基于BP-adaboost算法的建筑能耗预测方法。该方法充分结合BP神经网络良好学习能力和adaboost算法预测精度高的优点,通过adaboost算法将BP神经网络训练所得的弱预测器组合集成为BP-adaboost强预测器,完成对建筑能耗的预测。案例仿真结果表明:与传统BP神经网络预测比较,该算法预测速度快、预测精度较高,其预测结果可为建筑节能方案的实施提供参考依据。

关键词： BP神经网络 adaboost算法建筑能耗预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于adaboost算法的人脸检测的研究

引用

中外企业家 2019年第26期 126页

作者：李闻王显博哈尔滨华德学院

目前随着科技的发展,人脸识别技术在不断的改进中,识别率也在不断的提高。识别率提高的前提是有包含大部分生物特征信息的图像,所以,人脸检测技术就是人脸识别技术中最关键的环境。本文研究了adaboost人脸检测算法的检测过程,并提出了... 详细信息

目前随着科技的发展,人脸识别技术在不断的改进中,识别率也在不断的提高。识别率提高的前提是有包含大部分生物特征信息的图像,所以,人脸检测技术就是人脸识别技术中最关键的环境。本文研究了adaboost人脸检测算法的检测过程,并提出了一种基于adaboost的人脸检测系统。

关键词：人脸检测 adaboost算法生物特征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于adaboost算法的投资策略有效性预测研究

基于AdaBoost算法的投资策略有效性预测研究

引用

作者：朱迪对外经济贸易大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的发展和大数据时代的到来，与有效市场假说相悖的股市异象的成因和表现形式已经成为目前二级市场投资研究的热点与焦点。其中，由于股市中存在动量效应、价值效应等异象，使得相应的投资策略可以获得超额收益。但是，不... 详细信息

随着计算机技术的发展和大数据时代的到来，与有效市场假说相悖的股市异象的成因和表现形式已经成为目前二级市场投资研究的热点与焦点。其中，由于股市中存在动量效应、价值效应等异象，使得相应的投资策略可以获得超额收益。但是，不同市场环境下单一种类的投资策略可能失效。因此，对于股市异象有效性的预测成为使用何种投资策略的前提。不同于其他研究着眼于市场整体走势与股市异象的关系，本文将论证通过判断大类因子有效性来预测股市异象投资策略有效性的可行性，从而选取更为有效的投资策略。\n 本文将adaboost算法与传统的多因子模型结合，针对传统多因子模型存在的因子静态不变、因子有效性判断方法局限性强等问题，提出利用因子对强势股、弱势股的区分度衡量因子有效性，并相应地设计算法实现因子有效性的动态判断，当某一时期某一类别因子整体有效性较强时，则预测该类因子相关异象有效性较强。本文利用2011-2015年A股中证500指数成分股作为样本池，对动量效应和价值效应有效性预测进行实证检验。本算法每6个月训练一次模型，利用最近6个月的历史数据对因子有效性进行排序，当某一大类因子有效性普遍靠前时，认定该类因子对应的效应在未来具备有效性，并通过回测的实证检验模型的有效性和稳定性。\n 通过实证检验，本文设计的算法能够有效预测动量策略和价值投资策略何时有效，算法设计的量化策略经过回测检验也具备较好的风险收益特征，模型对因子有效性的判断较为有效。

关键词：证券市场投资策略 adaboost算法市场预测动量效应价值效应

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于adaboost算法的动态多因子选股模型

基于AdaBoost算法的动态多因子选股模型

引用

作者：黄凯伦对外经济贸易大学

学位级别：硕士

本文以多因子分析体系为切入点，回顾了多因子模型的发展状况，简单介绍了目前广泛应用的静态多因子选股模型，并分析其缺陷与弊端，针对这些不足，本文探讨了以机器学习的方法应用于量化选股，利用adaboost算法构建了动态多因子选股模... 详细信息

本文以多因子分析体系为切入点，回顾了多因子模型的发展状况，简单介绍了目前广泛应用的静态多因子选股模型，并分析其缺陷与弊端，针对这些不足，本文探讨了以机器学习的方法应用于量化选股，利用adaboost算法构建了动态多因子选股模型，在实证检验中，该模型克服了传统多因子模型因子筛选死板、市场适应度低以及构造工作繁复等种种缺陷，取得了较好的收益表现。本文从算法的有效性、模型的参数设定和因子轮动逻辑三个角度来表现所构建模型突出的优越性，一方面显示了adaboost算法在量化投资领域的巨大前景，另一方面，通过模型参数设置的探讨与因子轮动的解读，帮助投资者们更好的理解算法原理与模型构建，对交易决策具有一定的指导意义，并对后续研究工作的开展及分析体系的完善做了铺垫。

关键词：股票市场 adaboost算法多因子模型量化投资

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于adaboost算法的汉语儿向语音检测

引用

计算机工程 2017年第5期34卷 286-289,293页

作者：赵欢祁威张希翔湖南大学信息科学与工程学院长沙410000

儿向语音对早期儿童成长有较大影响,正确检测并充分利用儿向语音具有现实意义。为此,构建一种基于adaboost算法的汉语儿向语音检测模型,以提高检测准确率。使用决策树作为弱分类器对提取的汉语儿向语音特征进行学习,并组成弱分类器元组... 详细信息

儿向语音对早期儿童成长有较大影响,正确检测并充分利用儿向语音具有现实意义。为此,构建一种基于adaboost算法的汉语儿向语音检测模型,以提高检测准确率。使用决策树作为弱分类器对提取的汉语儿向语音特征进行学习,并组成弱分类器元组,同时对该弱分类器组的分类结果进行加权,区分待测语音的类别。实验结果表明,汉语儿向语音的元音持续时长超过非儿向语音的元音持续时长;提升弱分类器的数量可提高汉语儿向语音检测正确率;分段语音时间越长,汉语儿向语音检测正确率越高;采用改进的adaboost算法比采用v-SVM算法具有更高的准确率和精度,同时可增强系统的鲁棒性。

关键词：儿向语音语音检测特征提取 adaboost算法决策树

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进adaboost算法的视频车辆轮廓检测算法研究

基于改进Adaboost算法的视频车辆轮廓检测算法研究

引用

作者：张谦中原工学院

学位级别：硕士

视频车辆轮廓检测技术作为智能交通中的关键技术,在日常生活中有着广泛的应用前景。而智能交通对于视频车辆轮廓检测技术也有着实时性和准确性等严苛的要求。而在检测时,视频图像中复杂的背景以及各式各样的干扰,是目前视频车辆轮廓检... 详细信息

视频车辆轮廓检测技术作为智能交通中的关键技术,在日常生活中有着广泛的应用前景。而智能交通对于视频车辆轮廓检测技术也有着实时性和准确性等严苛的要求。而在检测时,视频图像中复杂的背景以及各式各样的干扰,是目前视频车辆轮廓检测技术面临的问题。而随着国内外学者的不断努力,各式各样的检测算法层出不穷。adaboost算法是近些年来比较流行的机器学习算法,在人脸识别领域有着出色的表现。同样,adaboost算法可以应用于视频车辆轮廓检测领域。本文根据经典的adaboost算法,在其基础上做出了一些改进,研究工作如下:(1)介绍视频车辆轮廓检测技术研究的背景意义,了解其中面临的问题。(2)介绍分析几种现有的视频车辆轮廓检测算法,了解其原理,并总结出存在的问题。(3)详细了解adaboost算法,理解其原理和实现过程,依次介绍haar特征、积分图以及分类器的训练及选取过程。(4)提出一种改进的adaboost算法进行视频车辆轮廓检测。首先,针对算法学习过程中,haar特征计算量过于庞大且耗时的现象,提出了对训练样本进行裁剪,去除样本边缘像素,有效减少特征数量,从而降低了计算量。(5)adaboost算法检测在对视频图像进行检测时,滑动子窗口会在待检图像上依次滑过,图像中无关信息都需要被检测一遍,相当耗时。提出了使用光流法来获取视频图像中的运动区域作为感兴趣区域,在感兴趣区域中使用canny算子进行边缘检测,通过边缘能量筛选感兴趣区域,排除非感兴趣区域。最终使用adaboost算法对感兴趣区域进行检测,减小了检测区域降低了检测时间。(6)通过设置阈值来对检测结果进行筛选,提升准确率。结合算法的优点和不足对未来的发展进行展望。

关键词：视频车辆轮廓 adaboost算法感兴趣区域样本剪裁边缘能量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于adaboost算法的多特征融合肺部PET-CT图像的肿瘤分类方法

引用

中国医学装备 2017年第8期14卷 5-10页

作者：何校栋邢海群王瞳霍力李方张辉清华大学医学院生物医学工程系北京100084 中国医学科学院北京协和医院核医学科北京100005

目的:提出并设计使用PET-CT影像定位肺部病灶区域并辅助判断病灶点的自动化流程,并对整个算法流程进行评价和分析,以提高临床工作效率。方法:选取北京协和医院核医学科20例肺部肿瘤患者的PET-CT影像,使用图像尺度变换等图像处理方法,去... 详细信息

目的:提出并设计使用PET-CT影像定位肺部病灶区域并辅助判断病灶点的自动化流程,并对整个算法流程进行评价和分析,以提高临床工作效率。方法:选取北京协和医院核医学科20例肺部肿瘤患者的PET-CT影像,使用图像尺度变换等图像处理方法,去除CT图像中的床位,用等高轮廓线在PET-CT影像中提取样本区域,并依据预先标记的病灶区域信息对样本区域进行类别划分,提取每个样本区域的图像特征。应用adaboost算法进行训练,建立相应的分类模型,利用训练好的分类模型对测试集进行测试,对比弱分类器构成的集成分类模型的准确率,用检出率、误检率、感兴趣区域(ROC)曲线以及病例分类的正确率对分类结果进行评估。结果:对20例患者的PET-CT图像预处理后,共产生125088个样本,其中正样本22720个,负样本为102368个,用等高轮廓线进行区域划分,使用adaboost.M2算法融合多种特征训练出来的强分类器的样本分类正确率为97%左右,20例肺部肿瘤患者的粗分类结果全部正确,细分类结果正确率为100%。结论:将等高轮廓线区域技术与adaboost算法相结合,融合多个特征构建分类器提取并识别肺部肿瘤区域的方法能有效改善弱分类器的过拟合现象,有效的提高弱分类器的准确率,该算法实现了从PET-CT影像到诊断结果的自动化,为临床医生提供更清晰的诊断结果,极大提高临床工作效率。

关键词：自动化诊断 adaboost算法 PET-CT 多特征融合分类等高轮廓线肺癌

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于adaboost算法的推荐系统评分预测框架

引用

计算机系统应用 2017年第8期26卷 107-113页

作者：徐日张谧复旦大学软件学院上海201203 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室上海201203

在机器学习领域,adaboost算法的实用性和有效性早已被证明.然而该算法原本是为分类问题设计,因而在推荐系统领域研究问题中无法直接应用,对其应用研究相对较少.本文对adaboost算法进行改进,通过引入阈值,将评分预测问题转化为分类问题,... 详细信息

在机器学习领域,adaboost算法的实用性和有效性早已被证明.然而该算法原本是为分类问题设计,因而在推荐系统领域研究问题中无法直接应用,对其应用研究相对较少.本文对adaboost算法进行改进,通过引入阈值,将评分预测问题转化为分类问题,并利用其权重更新的思想训练模型,提出了一个针对评分预测问题的框架,可以将训练出的多个模型集成起来得到最终的评分预测,提高了预测精度.我们选取矩阵分解模型作为基本模型,实验结果表明,使用该框架可以有效提高预测精度.

关键词：推荐系统 adaboost算法矩阵分解模型评分预测推荐精度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于类Haar特征和adaboost算法的前车检测方法

引用

微型机与应用 2017年第13期36卷 22-25页

作者：余小角郭景徐凯王娜中国科学技术大学信息科学技术学院安徽合肥230026

针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类Haar特征和adaboost分类器并结合车辆灰度对称性验证的前车检测方法。使用积分图方法计算图像类Haar特征,并对提取的海量类Haar特征应用adaboost算法进行特征选择及分类器... 详细信息

针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类Haar特征和adaboost分类器并结合车辆灰度对称性验证的前车检测方法。使用积分图方法计算图像类Haar特征,并对提取的海量类Haar特征应用adaboost算法进行特征选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率分别为90.86%、91.15%,可以快速、有效地进行前车检测。

关键词：前车检测类Haar特征积分图 adaboost算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：