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基于动态提示池的股票趋势预测终身学习算法
1
作者
周文瑞
孟林建
+3 位作者
綦小龙
刘艳芳
乎西旦·居马洪
林玲
《现代电子技术》
北大核心
2025年第10期63-70,共8页
股票数据属于流式数据,分布随时间变化,因此预测股票趋势极具挑战性。现有预测方法通过滚动重新训练模型来适应最新的数据分布,忽略了历史数据中的重复模式,导致灾难性遗忘,使得模型预测性能下降。针对上述问题,提出一种PoolTrain算法...
股票数据属于流式数据,分布随时间变化,因此预测股票趋势极具挑战性。现有预测方法通过滚动重新训练模型来适应最新的数据分布,忽略了历史数据中的重复模式,导致灾难性遗忘,使得模型预测性能下降。针对上述问题,提出一种PoolTrain算法。该算法首先将每次重新训练模型学到的知识存储在动态提示池中,从而在学习新任务的同时记忆旧知识;其次根据动态选择组合提示池中的知识,共同提示完成不同的数据分布任务。在CSI300数据集的实验结果表明,PoolTrain算法的信息系数IC、信息比率ICIR、排名信息系数Rank IC、排名信息系数的比率Rank ICIR与当前最优的算法DDG-DA相比,分别提升了11.5%、11.41%、0.2%、34.69%。这表明所提出的算法在股票趋势预测方面取得了更好的效果,可为投资者提供更有价值的参考信息。
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关键词
股票趋势预测
动态提示池
终身学习
滚动训练
相关系数
信息系数
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职称材料
深度学习技术的三维激光雷达目标分割研究
被引量:
1
2
作者
李晓雯
李建微
陈晓洁
《激光杂志》
北大核心
2020年第11期71-75,共5页
为解决传统雷达目标分割噪声影响以及连通性较差等问题,提出引入深度学习技术的三维激光雷达目标分割方法。分析深度学习技术工作原理,设置学习数据输入层、隐层以及输出层的单元数据组取值;根据贝叶斯概率生成模型,获取三维激光雷达目...
为解决传统雷达目标分割噪声影响以及连通性较差等问题,提出引入深度学习技术的三维激光雷达目标分割方法。分析深度学习技术工作原理,设置学习数据输入层、隐层以及输出层的单元数据组取值;根据贝叶斯概率生成模型,获取三维激光雷达目标分割的实际期望值;引入表征转换机理论,衡量目标图像与参考杂波图像间相似程度;通过回归性问题计算图像参考杂波程度较高部分并进行消除,实现三维激光雷达目标分割。实验结果表明,所提方法可有效实现三维激光雷达目标分割,且计算过程简单,目标分割准确度较高。
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关键词
深度学习
三维激光雷达
目标分割
表征转换机理论
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职称材料
基于三维虚拟技术的夜间低照度激光图像增强
被引量:
2
3
作者
李卫华
曾崇
《激光杂志》
CAS
北大核心
2021年第9期119-123,共5页
以提升夜间低照度激光图像的清晰度与分辨率为目的,提出基于三维虚拟技术的夜间低照度激光图像增强方法。利用多尺度主特征提取法确定夜间低照度激光图像的照射分量,并对照射分量进行优化;利用优化后的照射分量计算夜间低照度激光图像...
以提升夜间低照度激光图像的清晰度与分辨率为目的,提出基于三维虚拟技术的夜间低照度激光图像增强方法。利用多尺度主特征提取法确定夜间低照度激光图像的照射分量,并对照射分量进行优化;利用优化后的照射分量计算夜间低照度激光图像的反射光;针对反射光图像进行强光及噪声抑制,设置响应权值将原夜间低照度激光图像与抑制后的反射光图像进行加权合成,得到视觉特征增强图像。对视觉特征增强图像进行细节特征增强,利用三维虚拟技术对图像进行变换,可变换激光图像局部,不仅提升激光图像局部复杂性,同时增强激光图像细节特征描述;同时利用分割重组技术提升图像真实性。测试结果显示采用该方法增强后,夜间低照度激光图像的峰值信噪比和机构相似度指数均较高,均值分别为35.04 dB和0.90。
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关键词
三维虚拟
夜间低照度
激光图像
增强
视觉特征
细节特征
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职称材料
基于区域特征的长波红外偏振图像融合
被引量:
1
4
作者
曾志宏
张凌
余少勇
《激光杂志》
北大核心
2020年第12期65-69,共5页
为了使长波红外偏振图像的细节更加清晰,提出一种基于区域特征的长波红外偏振图像融合方法。采用Stokes向量对原始长波红外偏振图像进行分析,获得偏振度图像和源红外光强图像;利用非下采样塔式滤波器与方向滤波器对两种图像去噪,并完成...
为了使长波红外偏振图像的细节更加清晰,提出一种基于区域特征的长波红外偏振图像融合方法。采用Stokes向量对原始长波红外偏振图像进行分析,获得偏振度图像和源红外光强图像;利用非下采样塔式滤波器与方向滤波器对两种图像去噪,并完成图像的分解与重组;凭借滤波器的纹理特征、色彩特征与形状特征对图像的红外偏振和红外光强进行融合,加强图像轮廓细节特征;通过小波变换方法,完成长波红外偏振图像内两种波段红外偏振图像融合。实验结果证明,本文方法能够更为快速地实现图像融合,并且融合的误差较低。
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关键词
长波红外
偏振图像
滤波器
图像融合
小波变换
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职称材料
高校计算机实验室管理存在的问题及优化建议
被引量:
2
5
作者
陈雅惠
《环渤海经济瞭望》
2019年第9期111-112,共2页
经济新常态下,信息产业的不断发展使得信息技术更新换代速度加快,新知识新技术不断涌现,对计算机学科人才培养提出了更高的要求.高校人才培养必须紧跟时代发展步伐,加强实验教学的基础设施建设和水平,提高管理与维护,满足实验教学要求....
经济新常态下,信息产业的不断发展使得信息技术更新换代速度加快,新知识新技术不断涌现,对计算机学科人才培养提出了更高的要求.高校人才培养必须紧跟时代发展步伐,加强实验教学的基础设施建设和水平,提高管理与维护,满足实验教学要求.而由于地方高校现有的教学资源和人员水平有限,实验教学与管理达不到实效,影响人才培养质量.因此,文中探讨了实验室管理与实验教学中存在的问题,以及改进措施,以期许有效解决实验室管理中存在的问题,提高实验室管理与教学质量.
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关键词
计算机实验室
实验教学
管理
维护
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职称材料
一种基于线程负载自适应的TLA_GaBP算法
6
作者
郑汉垣
陈振武
《科技通报》
2020年第11期32-37,44,共7页
在采用分布共享存储器的多处理机或多线程系统中,由于系统执行并发任务时所需的处理机或线程的数量不固定性,会导致处理机或线程在进入或退出任务需花费大量处理机时间去协调任务及系统资源的均衡性问题,这种并行运行任务的不均衡性直...
在采用分布共享存储器的多处理机或多线程系统中,由于系统执行并发任务时所需的处理机或线程的数量不固定性,会导致处理机或线程在进入或退出任务需花费大量处理机时间去协调任务及系统资源的均衡性问题,这种并行运行任务的不均衡性直接影响到系统工作的整体效率。针对求解对称对角占优线性方程组的Ga BP迭代算法具有低计算复杂性和高并行性的特性,设计实现了一种多线程负载动态自适应的多核并行Ga BP算法(TLAGaBP算法),将该算法应用于大规模稀疏线性方程组求解实验,实验结果表明,在相同精度环境,TLAGaBP算法具有更高的并行执行效率,这为充分发挥多核并行处理机的运算能力及大规模计算问题的快速求解提供了一种新算法思路。
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关键词
处理机线程负载
动态自适应
大规模计算
稀疏线性方程组
TLAGaBP算法
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职称材料
题名
基于动态提示池的股票趋势预测终身学习算法
1
作者
周文瑞
孟林建
綦小龙
刘艳芳
乎西旦·居马洪
林玲
机构
伊犁师范大学网络安全
与信息
技术
学院
伊犁河谷智能计算研究与应用重点实验室
南京大学计算机科学与技术系
龙岩学院数学与信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第10期63-70,共8页
基金
伊犁师范大学校级重点项目(2023YSZD006)
伊犁师范大学重大专项(2024ZDZX004)
+1 种基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2021D01C466)
国家自然科学基金项目(62266046)。
文摘
股票数据属于流式数据,分布随时间变化,因此预测股票趋势极具挑战性。现有预测方法通过滚动重新训练模型来适应最新的数据分布,忽略了历史数据中的重复模式,导致灾难性遗忘,使得模型预测性能下降。针对上述问题,提出一种PoolTrain算法。该算法首先将每次重新训练模型学到的知识存储在动态提示池中,从而在学习新任务的同时记忆旧知识;其次根据动态选择组合提示池中的知识,共同提示完成不同的数据分布任务。在CSI300数据集的实验结果表明,PoolTrain算法的信息系数IC、信息比率ICIR、排名信息系数Rank IC、排名信息系数的比率Rank ICIR与当前最优的算法DDG-DA相比,分别提升了11.5%、11.41%、0.2%、34.69%。这表明所提出的算法在股票趋势预测方面取得了更好的效果,可为投资者提供更有价值的参考信息。
关键词
股票趋势预测
动态提示池
终身学习
滚动训练
相关系数
信息系数
Keywords
stock trend prediction
dynamic cue pool
lifelong learning
rolling training
correlation coefficient
information coefficient
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
深度学习技术的三维激光雷达目标分割研究
被引量:
1
2
作者
李晓雯
李建微
陈晓洁
机构
龙岩学院数学与信息工程学院
福州大学物理
与信息
学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2020年第11期71-75,共5页
基金
福建省科技厅引导性项目(No.2017Y0066)。
文摘
为解决传统雷达目标分割噪声影响以及连通性较差等问题,提出引入深度学习技术的三维激光雷达目标分割方法。分析深度学习技术工作原理,设置学习数据输入层、隐层以及输出层的单元数据组取值;根据贝叶斯概率生成模型,获取三维激光雷达目标分割的实际期望值;引入表征转换机理论,衡量目标图像与参考杂波图像间相似程度;通过回归性问题计算图像参考杂波程度较高部分并进行消除,实现三维激光雷达目标分割。实验结果表明,所提方法可有效实现三维激光雷达目标分割,且计算过程简单,目标分割准确度较高。
关键词
深度学习
三维激光雷达
目标分割
表征转换机理论
Keywords
deep learning
3D lidar
target segmentation
theory of representation converter
分类号
TN181 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于三维虚拟技术的夜间低照度激光图像增强
被引量:
2
3
作者
李卫华
曾崇
机构
龙岩学院数学与信息工程学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2021年第9期119-123,共5页
基金
福建省中青年教师教育科研项目(No.JAT190740)。
文摘
以提升夜间低照度激光图像的清晰度与分辨率为目的,提出基于三维虚拟技术的夜间低照度激光图像增强方法。利用多尺度主特征提取法确定夜间低照度激光图像的照射分量,并对照射分量进行优化;利用优化后的照射分量计算夜间低照度激光图像的反射光;针对反射光图像进行强光及噪声抑制,设置响应权值将原夜间低照度激光图像与抑制后的反射光图像进行加权合成,得到视觉特征增强图像。对视觉特征增强图像进行细节特征增强,利用三维虚拟技术对图像进行变换,可变换激光图像局部,不仅提升激光图像局部复杂性,同时增强激光图像细节特征描述;同时利用分割重组技术提升图像真实性。测试结果显示采用该方法增强后,夜间低照度激光图像的峰值信噪比和机构相似度指数均较高,均值分别为35.04 dB和0.90。
关键词
三维虚拟
夜间低照度
激光图像
增强
视觉特征
细节特征
Keywords
3D virtual
night low illumination
laser image
enhancement
visual features
detail features
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于区域特征的长波红外偏振图像融合
被引量:
1
4
作者
曾志宏
张凌
余少勇
机构
龙岩学院数学与信息工程学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2020年第12期65-69,共5页
基金
福建省科技厅引导性项目(No.2017Y0066)
福建省教育厅中青年教师项目(No.JAT160487)。
文摘
为了使长波红外偏振图像的细节更加清晰,提出一种基于区域特征的长波红外偏振图像融合方法。采用Stokes向量对原始长波红外偏振图像进行分析,获得偏振度图像和源红外光强图像;利用非下采样塔式滤波器与方向滤波器对两种图像去噪,并完成图像的分解与重组;凭借滤波器的纹理特征、色彩特征与形状特征对图像的红外偏振和红外光强进行融合,加强图像轮廓细节特征;通过小波变换方法,完成长波红外偏振图像内两种波段红外偏振图像融合。实验结果证明,本文方法能够更为快速地实现图像融合,并且融合的误差较低。
关键词
长波红外
偏振图像
滤波器
图像融合
小波变换
Keywords
long wave infrared
polarized image
filter
image fusion
wavelet transform
分类号
TN393 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
高校计算机实验室管理存在的问题及优化建议
被引量:
2
5
作者
陈雅惠
机构
龙岩学院数学与信息工程学院
出处
《环渤海经济瞭望》
2019年第9期111-112,共2页
文摘
经济新常态下,信息产业的不断发展使得信息技术更新换代速度加快,新知识新技术不断涌现,对计算机学科人才培养提出了更高的要求.高校人才培养必须紧跟时代发展步伐,加强实验教学的基础设施建设和水平,提高管理与维护,满足实验教学要求.而由于地方高校现有的教学资源和人员水平有限,实验教学与管理达不到实效,影响人才培养质量.因此,文中探讨了实验室管理与实验教学中存在的问题,以及改进措施,以期许有效解决实验室管理中存在的问题,提高实验室管理与教学质量.
关键词
计算机实验室
实验教学
管理
维护
分类号
G647 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
一种基于线程负载自适应的TLA_GaBP算法
6
作者
郑汉垣
陈振武
机构
龙岩学院
传播与设计
学院
龙岩学院数学与信息工程学院
龙岩学院
大数据挖掘与应用福建省重点实验室
出处
《科技通报》
2020年第11期32-37,44,共7页
基金
国家自然科学基金重大研究计划重点项目(91630206)
福建省自然科学基金项目(2015J01587)
+1 种基金
龙岩学院博士基金项目(2015)
龙岩市科技项目(2019LYF5001)
文摘
在采用分布共享存储器的多处理机或多线程系统中,由于系统执行并发任务时所需的处理机或线程的数量不固定性,会导致处理机或线程在进入或退出任务需花费大量处理机时间去协调任务及系统资源的均衡性问题,这种并行运行任务的不均衡性直接影响到系统工作的整体效率。针对求解对称对角占优线性方程组的Ga BP迭代算法具有低计算复杂性和高并行性的特性,设计实现了一种多线程负载动态自适应的多核并行Ga BP算法(TLAGaBP算法),将该算法应用于大规模稀疏线性方程组求解实验,实验结果表明,在相同精度环境,TLAGaBP算法具有更高的并行执行效率,这为充分发挥多核并行处理机的运算能力及大规模计算问题的快速求解提供了一种新算法思路。
关键词
处理机线程负载
动态自适应
大规模计算
稀疏线性方程组
TLAGaBP算法
Keywords
processor load balancing
dynamic adaptive
sparse linear equations
TLA_GaBP algorithm
分类号
TP333 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态提示池的股票趋势预测终身学习算法
周文瑞
孟林建
綦小龙
刘艳芳
乎西旦·居马洪
林玲
《现代电子技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
深度学习技术的三维激光雷达目标分割研究
李晓雯
李建微
陈晓洁
《激光杂志》
北大核心
2020
1
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职称材料
3
基于三维虚拟技术的夜间低照度激光图像增强
李卫华
曾崇
《激光杂志》
CAS
北大核心
2021
2
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职称材料
4
基于区域特征的长波红外偏振图像融合
曾志宏
张凌
余少勇
《激光杂志》
北大核心
2020
1
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职称材料
5
高校计算机实验室管理存在的问题及优化建议
陈雅惠
《环渤海经济瞭望》
2019
2
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职称材料
6
一种基于线程负载自适应的TLA_GaBP算法
郑汉垣
陈振武
《科技通报》
2020
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职称材料
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