检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机时代 2022年第5期 76-81页

作者：陈登建杜飞霞夏换贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室

为提高金融市场股票的预测精确度,提出自回归差分移动平均与支持向量机滚动残差模型组合的预测股票方法。以贵州茅台的股票数据为研究对象,借助ARIMA模型实现对股票数据的线性趋势预测,通过滚动残差的SVR回归模型对ARIMA模型的预测残差... 详细信息

为提高金融市场股票的预测精确度,提出自回归差分移动平均与支持向量机滚动残差模型组合的预测股票方法。以贵州茅台的股票数据为研究对象,借助ARIMA模型实现对股票数据的线性趋势预测,通过滚动残差的SVR回归模型对ARIMA模型的预测残差进行数据修正,得到ARIMA_SVR滚动残差模型的预测值。实验结果表明,相较于传统ARIMA模型,ARIMA与滚动残差SVR组合模型的性能和预测精度都得到大幅提升,具有一定的学术价值和应用意义。

关键词：金融 ARIMA模型 SVR滚动残差模型股票预测

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一类非线性差分方程系统解的性质(英文)

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四川师范大学学报（自然科学版） 2012年第4期35卷 505-509页

作者：张千宏杨利辉贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004 贵州财经大学数学与统计学院贵州贵阳550004 湖南城市学院数学系湖南益阳413000

研究下列非线性差分方程系统解的全局性质xn+1=A+xn-1/yn,yn+1=B+yn-1/xn,n=0,1,…,其中,A,B∈(1,+∞),xi∈(0,+∞),yi∈(0,+∞),i=-1,0.特别地,利用差分方程的比较原理,证明了在满足一定的条件之下,系统的每一个正解是有界的.进一步分... 详细信息

研究下列非线性差分方程系统解的全局性质xn+1=A+xn-1/yn,yn+1=B+yn-1/xn,n=0,1,…,其中,A,B∈(1,+∞),xi∈(0,+∞),yi∈(0,+∞),i=-1,0.特别地,利用差分方程的比较原理,证明了在满足一定的条件之下,系统的每一个正解是有界的.进一步分别得到系统正平衡解的全局渐近稳定性以及正解振动的充分条件.所得结论推广了已有的相关结果.

关键词：差分方程有界性全局渐近稳定振动性

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西部财经类高校“高等数学”教学改革探讨

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中国电力教育 2013年第10期 142-143页

作者：龙文贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室、数学与统计学院

"高等数学"课程是财经类专业的一门重要基础课,其基本概念、基本方法在财经类专业其他学科中都会使用到,其学习的好坏直接关系到后续课程的学习。西部地区生源质量普遍不高,数学基础差。结合贵州财经大学的实际情况,分析高等... 详细信息

"高等数学"课程是财经类专业的一门重要基础课,其基本概念、基本方法在财经类专业其他学科中都会使用到,其学习的好坏直接关系到后续课程的学习。西部地区生源质量普遍不高,数学基础差。结合贵州财经大学的实际情况,分析高等数学课程教学现状及存在的问题,并从三个方面探讨高等数学教学改革的思路。实践证明,这些改革思路对提高高等数学的教学质量是有效的。

关键词：教学改革高等数学财经教学方法

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基于特征词典构建和BIRCH算法的中文百科文本聚类研究

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计算机时代 2019年第11期 23-27,31页

作者：杨秀璋夏换于小民武帅赵紫如窦悦琪贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室

针对传统文本聚类存在数据维度过高,无法深层次理解语义等问题,提出一种基于特征词典构建和BIRCH算法的文本聚类方法。该方法通过LDA主题模型和语义特征构建特征词典,利用BIRCH算法进行文本聚类,并对维基百科、百度百科和互动百科中的... 详细信息

针对传统文本聚类存在数据维度过高,无法深层次理解语义等问题,提出一种基于特征词典构建和BIRCH算法的文本聚类方法。该方法通过LDA主题模型和语义特征构建特征词典,利用BIRCH算法进行文本聚类,并对维基百科、百度百科和互动百科中的景点、动物、人物和国家四个主题的网页文档进行实验分析。实验结果表明,特征词典结合了主题关键词和语义相似度,其准确率、召回率和F特征值较传统方法有所提高,该方法可以广泛应用于文本挖掘、知识图谱和自然语言处理等领域。

关键词：文本聚类特征词典 BIRCH 特征提取 LDA

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论模糊差分方程xn＋1=a＋bxn/A＋xn-1

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模糊系统与数学 2012年第4期26卷 99-107页

作者：张千宏杨利辉廖代喜贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室数学与统计学院贵州贵阳550004 湖南城市学院数学系湖南益阳413000 湖南工学院基础课部湖南衡阳421002

讨论非线性模糊差分方程x_(n+1)=a+bx_n/A+x_(n-1)(n=0,1,…)正解的存在性、有界性及正解的渐近表现。其中是正模糊数数列、及初始值是正模糊数。

关键词：模糊差分方程有界性持续性平衡点渐近表现

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基于改进图像增强及CNN的复杂环境车牌识别算法

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计算机科学 2024年第S01期51卷 562-568页

作者：杨秀璋武帅任天舒廖文婧项美玉于小民刘建义陈登建贵州财经大学信息学院贵阳550025 贵州财经大学大数据应用与经济学院(贵阳大数据金融学院) 贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550025

传统图像识别和深度学习模型较难检测复杂环境下的车牌,其场景适用性和精确率较低,从而严重威胁交通安全,影响智慧交通发展。基于此,文中提出了一种基于改进图像增强及CNN的复杂环境车牌识别算法。首先,结合目标图像的平均灰度值,利用AC... 详细信息

传统图像识别和深度学习模型较难检测复杂环境下的车牌,其场景适用性和精确率较低,从而严重威胁交通安全,影响智慧交通发展。基于此,文中提出了一种基于改进图像增强及CNN的复杂环境车牌识别算法。首先,结合目标图像的平均灰度值,利用ACE算法和暗通道先验去雾算法对复杂环境下的车牌数据集进行图像增强;然后提出了一种融合色彩关键特征和波峰关键特征的车牌区域定位算法,通过8个核心步骤有效定位复杂环境下车牌的区域;最后构建五层卷积神经网络的模型,以实现车牌字符识别。实验结果表明,所提算法能有效识别复杂环境下行驶车辆的车牌,该算法在复杂环境车牌区域定位的精确率为86.04%,召回率为82.60%,F 1值为84.29%,其F 1值比传统图像处理算法提升了47.29%,比SSD算法提升了24.73%,比YOLO算法提升了26.37%,比YOLOv3提升了17.15%。同时,所提方法的时间复杂度较低,属于一种轻量级的车牌识别方法,能消除噪声并实现车牌字符识别,具有一定的应用前景和实用价值,也将为智慧交通的研究提供理论基础。

关键词：车牌识别图像增强深度学习复杂环境智慧交通

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公路客运监管的进化博弈分析

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运筹与管理 2013年第2期22卷 243-248页

作者：余孝军方春华贵州财经大学数学与统计学院贵州贵阳550004 贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004 湖南理工学院数学学院湖南岳阳414006

运用进化博弈理论研究公路客运监管问题,建立了公路客运监管问题的博弈模型,分析了公路客运车主和公路客运管理者之间的行为选择,得到了博弈方的复制动态方程,研究了博弈模型的进化稳定策略。探讨了影响进化稳定策略的因素。研究结果表... 详细信息

运用进化博弈理论研究公路客运监管问题,建立了公路客运监管问题的博弈模型,分析了公路客运车主和公路客运管理者之间的行为选择,得到了博弈方的复制动态方程,研究了博弈模型的进化稳定策略。探讨了影响进化稳定策略的因素。研究结果表明公路客运车主和公路客运管理者在有限理性基础上得到的进化稳定策略与博弈双方的收益、系统所处的初始状态有关,并根据所提出的博弈模型,提出了合理性建议。

关键词：进化博弈论进化稳定策略复制动态方程监管公路客运

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收敛因子非线性变化的鲸鱼优化算法

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兰州理工大学学报 2017年第6期43卷 102-107页

作者：龙文伍铁斌唐斌贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550025 湖南人文科技学院能源与机电工程系湖南娄底417000 贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025

针对基本鲸鱼优化算法在处理复杂全局优化问题时存在解精度低和收敛速度慢等缺点,提出一种收敛因子随进化迭代次数非线性变化的改进鲸鱼优化算法.该算法利用混沌方法替代随机方法初始化种群,使群体具有较好的多样性.受粒子群算法惯性权... 详细信息

针对基本鲸鱼优化算法在处理复杂全局优化问题时存在解精度低和收敛速度慢等缺点,提出一种收敛因子随进化迭代次数非线性变化的改进鲸鱼优化算法.该算法利用混沌方法替代随机方法初始化种群,使群体具有较好的多样性.受粒子群算法惯性权重启发,设计出一种随进化迭代次数增加而非线性变化的收敛因子更新公式,以平衡算法的全局搜索和局部搜索能力.对当前最优鲸鱼个体执行混沌扰动策略以扩大其搜索范围.选取6个高维标准测试函数进行数值实验,结果表明该算法具有较高的收敛精度和较快的收敛速度.

关键词：鲸鱼优化算法混沌非线性收敛因子全局优化

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基于密码协议实现的行为安全分析模型

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山东大学学报（理学版） 2019年第3期54卷 18-27页

作者：吴福生张焕国倪明涛王俊贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072 中南民族大学计算机科学学院湖北武汉430074

提出了一种基于密码协议实现的行为安全分析模型,该模型把密码协议实现分2个部分:一是外部行为(开放网络空间交互通信的行为);二是内部行为(代码实现的行为)。通过行为的可控性,能够发现、控制或纠正密码协议实现的安全。基于该分析模... 详细信息

提出了一种基于密码协议实现的行为安全分析模型,该模型把密码协议实现分2个部分:一是外部行为(开放网络空间交互通信的行为);二是内部行为(代码实现的行为)。通过行为的可控性,能够发现、控制或纠正密码协议实现的安全。基于该分析模型方法,以经典的密码协议为实例进行模拟实验。实验结果表明,密码协议实现的行为安全是可控的。

关键词：分析模型密码协议实现行为安全可控性

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基于LDA-加权Word2Vec组合的机器学习情感分类模型研究

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现代计算机 2022年第18期28卷 16-22页

作者：陈登建杜飞霞吴瑞雪杨秀璋夏换贵州财经大学信息学院贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550025

为解决社交媒体用户发布评论文本过长,导致情感倾向不明确,情感特征分布离散,传统情感分类模型缺乏上下文语义分析,提取情感特征不准确,分类精准率较低的难题,提出一种主题模型与词向量组合特征(LDA-Word2Vec)的情感分类模型。通过LDA... 详细信息

为解决社交媒体用户发布评论文本过长,导致情感倾向不明确,情感特征分布离散,传统情感分类模型缺乏上下文语义分析,提取情感特征不准确,分类精准率较低的难题,提出一种主题模型与词向量组合特征(LDA-Word2Vec)的情感分类模型。通过LDA主题模型对长评论文本进行特征提取,构建所有主题下的特征词库;借助特征词库构建长评论的LDA特征表达;利用CBOW训练得到特征表达后文本的词向量表示,使用TF-IDF对词向量进行加权并融合语义特征,再构建机器学习模型对长评论文本进行情感分类的方法,研究了机器学习情感分类模型。实验结果表明:相较于传统的文本特征表示方法,本文提出的LDA-Word2Vec组合特征的方法,在情感分类的准确率与召回率的表现上都更加优秀。可见本文的模型能够进一步挖掘文本的情感特征,具有一定学术意义和现实意义。

关键词： LDA主题挖掘 Word2Vec模型机器学习情感分类

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