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基金投资行为与股票市场稳定性研究——基于VAR模型和MGARCH模型的实证分析
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作者 左正强 吴斌 张翮翔 《经济经纬》 CSSCI 北大核心 2012年第4期151-155,共5页
笔者基于VAR模型和MGARCH模型,利用总量数据,对基金投资活动与我国股票市场波动性及其溢出效应进行实证研究。研究结果发现:基金的投资活动与股票市场波动之间存在双向影响机制,基金投资活动已开始对股票市场的波动形成影响,但基金没能... 笔者基于VAR模型和MGARCH模型,利用总量数据,对基金投资活动与我国股票市场波动性及其溢出效应进行实证研究。研究结果发现:基金的投资活动与股票市场波动之间存在双向影响机制,基金投资活动已开始对股票市场的波动形成影响,但基金没能起到稳定市场的作用;从波动溢出效应看,基金投资活动与股票市场波动存在双向的波动溢出效应,但溢出效应较小。 展开更多
关键词 基金投资行为 股票市场 波动
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基于深度信息融合的密集目标检测 被引量:1
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作者 王建浩 呼子宇 +3 位作者 张翮翔 代言 郝若欣 高泽航 《高技术通讯》 CAS 2022年第9期914-921,共8页
针对密集行人检测精度低的问题,提出基于深度信息融合的密集目标检测方法——YOLOv4-SD。该方法通过将single scale Retinex(SSR)与目标检测算法信息融合,增强输入图像质量,凸显图像中更多的信息元素;并对YOLOv4算法中特征融合层进行改... 针对密集行人检测精度低的问题,提出基于深度信息融合的密集目标检测方法——YOLOv4-SD。该方法通过将single scale Retinex(SSR)与目标检测算法信息融合,增强输入图像质量,凸显图像中更多的信息元素;并对YOLOv4算法中特征融合层进行改进,增加原始图像特征的利用率,深度优化特征融合层的网络结构。在VOC 2012等数据集上进行对比实验,结果表明在保持检测速度的前提下,该算法的平均检测精度和交并比分别提高了7.7%和5.2。对于数据集中边缘低像素或高重叠的行人目标,YOLOv4-SD算法能够较为准确地检测出特殊目标具体位置。 展开更多
关键词 信息融合 图像处理 目标检测 深度学习 数据聚类
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