基于RF-MIC-PCA的股票趋势预测

股票因子具有丰富性、相似性等特点,但对其进行趋势预测较难得到良好效果。针对此问题,提出了一种基于RF-MIC-PCA的股票趋势预测算法。首先,利用随机森林(RF)的基尼指数构建因子与类别间的重要性评分规则,剔除低分因子;然后,利用最大信息系数(MIC)构建因子间的相关性评价方法,并融合主成分分析法(PCA)减少因子冗余度;最后,通过随机森林算法预测的分类准确率作为衡量标准,建立基于RF-MIC-PCA的股票趋势预测算法。为验证算法的有效性,从沪深300中选取10只代表性股票进行实验,结果显示RF-MIC-PCA算法在数据集维度降低了20.45%的同时有效提升了算法的预测性能。另外对沪深300、上证50指数进行趋势预测,准确率分别提高了4.1%和5.0%,验证了算法的普适性,具有一定的实用价值。

基于Web的大文件上传技术研究

基于Web的大文件上传是Web应用系统中经常遇到的问题。目前,基于Web的大文件上传组件比较缺乏,且不支持断点续传。在.NET框架下,利用JavaScript和ADODB.Stream技术实现了文件的分块读取,利用XMLHttp技术实现文件块的异步发送,然后在服务器端接收文件块并记录接收日志,在此基础上实现了文件的断点续传,且传输速度较快,对文件的大小没有限制。

证券大数据分析研究

将大数据技术与机器学习应用到证券领域,探索国内证券行业发展规律是证券行业科技创新的重要举措。介绍了证券大数据的概念,总结了大数据技术在证券领域的应用,包括交易监察、财务分析、恐慌指数分析、舆论热度分析、个性化服务、预测与量化投资等。分析了目前处理证券大数据的主要算法模型,包括交易监管算法、财务分析算法、恐慌指数分析算法、情感分析算法以及预测与量化投资算法模型。并对其中的机器学习预测算法,如支持向量机、卷积神经网络、贝叶斯神经网络、遗传算法对BP神经网络的优化等进行详细论述,对传统时序预测模型和基于机器学习的预测模型进行了优劣性对比。最后对证券领域的大数据应用进行了展望和总结,大数据技术在证券领域的应用日益广泛,采用机器学习算法对证券行情进行预测是研究方向和热点。

浅谈计算机在消毒供应中心的运用

为了有效控制院内感染的发生,减少中间环节,提高工作效率和质量。应用计算机信息管理系统对消毒供应的无菌物资出入库、再生物品回收处理、消毒包统计处理等工作流程进行有效控制。达到了规范化、标准化、简化工作量统计的目的。

基于安全接头的顶驱钻柱转矩无线测量技术研究

钻柱转矩作为反映钻具工作状态的重要参数之一,对其进行转矩测量尤为重要。本文设计了一种基于顶驱安全接头的转矩无线测量系统。以实验试件表面应变等效替代型号为AJ-H203安全接头表面应变,制作了安全接头实验试件,对安全接头和实验试件进行了有限元静力学仿真,并完成了实验试件的测量实验,实验灵敏度为9.447 V/(kN·m)。实验灵敏度与理论灵敏度偏差为0.04 V/(kN·m)。表明:实验试件替代安全接头模型进行实验是合理的,说明可以通过安全接头进行顶驱钻柱转矩的测量。

基于模型树的沪深300指数预测

针对当前智能算法对证券数据预测准确度不高,以及基于最小损失函数的模型树(Model Tree based on Least Loss Function,M TLLF)预测模型不适用于证券数据的预测的问题,本文提出基于最大离差分裂算法的模型树预测方法 (M odel Tree based on Deviation M aximization,M TDM)。使用两组包含完整牛熊市的沪深300指数日收盘价数据进行分组实验验证,得到的均方误差MSE(Mean Squared Error)分别为0.000058和0.000140;均方根误差RMSE(Root Mean Squared Error)分别为0.007634和0.011822;平均绝对百分比误差M APE(M ean Absolute Percent Error)分别为0.011857和0.011348的结果。说明了M TDM预测的稳定性较好,且预测准确度较高。并分别与基于长短记忆神经网络(Long Short-Term M emory,LSTM)和粒子群优化算法(Partical Swarm Optimization,PSO)的预测方法进行实验对比,结果表明MTDM算法的预测误差显著低于前两者。

拉应力对45冷轧钢磁性特征的影响

测量了45冷轧钢试件在不同拉应力作用下,端点表面剩余磁感应强度和矫顽力随拉伸残余应力的变化关系.试验发现,当拉应力小于试件的拉伸屈服点时,不同拉应力产生的残余应力对端点表面剩余磁感应强度和矫顽力的影响很小;当外拉应力接近或大于试件的屈服点时,端点表面剩余磁感应强度和矫顽力将急剧增加发生跃变.从试验上证明了,可以利用磁性特征在屈服点附近发生突变的性质对材料的应力集中和疲劳损伤状况进行探测,能够对负载是否已超出试件屈服点的状况进行有效判断,为磁性方法在无损检测技术中的应用研究提供了新的思路.

新财经教育改革下的实验室建设

新财经教育改革是新工科与新文科的一个交叉特区,旨在培养具备财经技能和职业素养兼备的复合型人才。在新财经教育改革背景下,经管类实验室建设具有内容专业化、功能复合化、管理智能化发展的新特点和新要求。在实验室的内涵建设上要建设以大数据、人工智能等新型信息技术为基础,符合学科发展、专业需求的实验项目,开发具有科教融合、产教融合特点的虚拟仿真实验教学项目;完善实验教学体系,创新实验教学方法,激发学生的学习内驱力,在研讨中锻炼学生的思辨能力,激发学生的创新思维;加强实验室的人员管理、设备管理、安全管理等,完善制度建设。为了满足上述需求,实验室要加大资金投入,优化实验室队伍建设,为实验室建设打好基础。

应力对20号冷轧钢试件磁性特征的影响

测量了20号冷轧钢在不同拉应力作用后,试件端点表面磁感应强度随拉应力的变化关系曲线,并对端点表面剩余磁感应强度和矫顽力随拉应力的关系进行了分析。当外作用拉应力小于试件的拉伸屈服点应力时,残余应力对端点表面剩余磁感应强度和矫顽力的影响很小;当外拉应力大于试件的屈服点应力时,端点表面剩余磁感应强度和矫顽力将急剧增加发生跃变。以此可以利用端点表面剩余磁感应强度和矫顽力在屈服点发生突变的性质对材料所受的应力状况进行探测,能够对试件负载是否已超出屈服点作出有效判断,为磁性检测方法的研究提供了新的思路。

我院集中式消毒供应中心的设计与建设

本文介绍我院集中式消毒供应中心的设计与建设。遵循医院感染与控制和《医院消毒供应中心管理规范》的要求,科学合理的建筑布局和工作流程,是降低医院感染,提高消毒供应中心标准化、现代化、科学化、专业化管理的重要保证。

基于选择性加载策略的电能质量数据处理

根据电能质量系统中监测数据海量化的趋势,提出了一种基于部分存储和选择性加载的数据处理算法,彻底解决了现有数据处理算法中重复排序和多余处理的问题。在计算日指标时,根据存储率存储部分日排序数据;在计算周(月、季、年)指标时,利用多路归并算法将存储的部分日排序数据合并,计算出临时95概率大值(CP95);根据临时CP95确定需要重载的日数据,对部分存储的日数据和重载数据重新排序以计算稳态指标。部分存储的日排序数据可以重复利用,有效解决了传统处理方案中的重复排序问题;排序过程中只需读取部分日排序数据和少量重载数据,有效解决了传统处理方案中冗余处理问题。与传统的数据处理方法做测试对比,结果表明:日采样数据较小时,性能提升3倍以上;日采样数据超过2880时,性能提升15倍以上。数据量越大,性能提升越明显。所提方案已在山西、河北等监测系统中成功应用,实践证明所提方案正确、有效。

环境磁场对20钢应力-磁效应的影响

应力的磁效应是磁记忆检测技术的理论基础,也是探讨相关机理问题的关键所在。测量了在不同环境磁场条件下,20钢试样的磁化状态随拉应力的变化规律。结果发现,环境磁场对力-磁效应的关系规律具有明显的影响,磁记忆检测技术的定量评价体系与地磁场有关。

扰动磁场检测技术中裂纹磁场信号的反演

依据试验数据和有限元仿真结果,分析了裂纹缺陷特征与扰动磁场分布的关系,总结出交流场检测技术中磁信号裂纹尺寸反演的基本规律。借助于B_x扰动磁场信号形状与裂纹缺陷特征之间的相似性,建立了二维表面缺陷形状的反演算法。

基于区块链的慈善捐助系统设计与分析

针对慈善捐助系统公开透明的应用需求,给出了采用区块链技术搭建慈善系统的解决方案。首先,结合区块链当前的发展现状,明确了区块链与中心化系统的共生发展理念。然后,从供给与需求的角度,阐述了区块链的去中心化、防篡改、用户匿名、信息追溯、智能合约等特点对慈善机构信息公开透明的作用机理。而后,给出了基于区块链的慈善机构的系统架构和运行模式。最后,对系统存在的问题和面临的挑战进行论述。上述方案为慈善机构提升现代化治理水平提供了借鉴思路。

45冷轧钢在拉应力作用下的力-磁效应

在不同的最大拉应力作用下反复加载-卸载过程中,测量了45冷轧钢试件表面某确定点漏磁场随拉应力的变化关系。结果表明,当最大拉应力<610 MPa时,磁感应强度随应力的变化关系为线性关系;当最大拉应力处于610 MPa与屈服点653 MPa之间时,磁感应强度随应力的关系为折线关系,并且折线极值点的位置由较小应力处迅速移向较大应力位置。当最大拉应力大于屈服点时,磁感应强度的变化量保持恒定,折线极值点的位置也保持不变。从而证实了可以通过磁信号的特征对试件的安全性做出评估。

中小医院部分实行医用耗材超市化管理的探讨

为了有效降低患者医保报销比例,提高医院形象,使患者更方便、更快捷地使用具备新技术、新材料的医用耗材,实行部分医用耗材超市化管理是个有效的措施。

交流电磁场检测技术中传感器的设计和信号的小波降噪

传感器的设计和信号降噪分析是交流电磁场测量系统中必须解决的关键问题。通过给激励线圈施加磁芯,缩小传感器的结构尺寸,对交流电磁场传感器的检测信号部分采用差分式串联结构,并采用多级放大、滤波和检波电路,增强对小缺陷信号的检测能力。选取适当的小波,对采集信号进行小波降噪,分析由缺陷引起的扰动磁场与缺陷的关系。试验可得,采用差分式串联结构探头采集的信号峰-峰值较强,噪声较小,能够更好地提取微弱的扰动磁场信号;采用小波降噪后的信号特征能够更明显地定量反映出缺陷特征。

基于微小基站的城中村深度覆盖解决方案

剖析城中村场景TD-LTE网络深度覆盖和建设存在的问题及面临的挑战,分析微小基站的特点及其在城中村场景下的应用优势,提出城中村场景下基于微小基站的各种宏微协同深度覆盖解决方案,对各方案的特点及其优劣势进行对比分析,并对其细分应用场景及典型工程应用案例进行深入研究,证明解决方案的有效性和实用性,以便更好的推广应用。