股市的情绪化倾向是股票市场具有高度不确定性的主要原因,直接利用历史数据的股票趋势预测方法难以适应市场情绪的多变性,在实际应用中效果不理想。文章针对市场情绪的不稳定性导致股市拐点难以预测的问题,提出一种基于情绪向量的隐半...股市的情绪化倾向是股票市场具有高度不确定性的主要原因,直接利用历史数据的股票趋势预测方法难以适应市场情绪的多变性,在实际应用中效果不理想。文章针对市场情绪的不稳定性导致股市拐点难以预测的问题,提出一种基于情绪向量的隐半马尔可夫模型股市拐点预测方法(hidden semi-Markov model stock turning point prediction method based on sentiment vector,SV-HSMM)。针对市场情绪不可观察性,选取与市场情绪相关的主要特征,使用马尔可夫毯融合成市场情绪;利用隐半马尔可夫模型建模市场环境,构建市场情绪、市场状态和状态持续时间之间的结构关系;引入情绪向量平滑情绪的多变性,并利用Kullback-Leibler(KL)距离量化情绪热度;利用隐半马尔可夫模型的动态推理实现股市拐点预测。结果表明情绪向量方法具有更好的预测效果。展开更多
该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构...该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构造了待分图像小波域模型——以类属为隐状态的混合长拖尾模型,将隐类属的马尔可夫随机场推广到小波域上,并用改进的上下文模型估计尺度间转移概率,最后推导出了新的最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)分割公式。仿真结果证明,该算法具有鲁棒性能够有效地抑制噪声对图像的影响,得到准确的分割结果。展开更多
文摘股市的情绪化倾向是股票市场具有高度不确定性的主要原因,直接利用历史数据的股票趋势预测方法难以适应市场情绪的多变性,在实际应用中效果不理想。文章针对市场情绪的不稳定性导致股市拐点难以预测的问题,提出一种基于情绪向量的隐半马尔可夫模型股市拐点预测方法(hidden semi-Markov model stock turning point prediction method based on sentiment vector,SV-HSMM)。针对市场情绪不可观察性,选取与市场情绪相关的主要特征,使用马尔可夫毯融合成市场情绪;利用隐半马尔可夫模型建模市场环境,构建市场情绪、市场状态和状态持续时间之间的结构关系;引入情绪向量平滑情绪的多变性,并利用Kullback-Leibler(KL)距离量化情绪热度;利用隐半马尔可夫模型的动态推理实现股市拐点预测。结果表明情绪向量方法具有更好的预测效果。
文摘该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构造了待分图像小波域模型——以类属为隐状态的混合长拖尾模型,将隐类属的马尔可夫随机场推广到小波域上,并用改进的上下文模型估计尺度间转移概率,最后推导出了新的最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)分割公式。仿真结果证明,该算法具有鲁棒性能够有效地抑制噪声对图像的影响,得到准确的分割结果。
