融合媒体信息和信号分解的股票市场深度学习预测

对股票市场未来回报和风险的精确预测不仅能够帮助理性投资者更加合理有效地进行投资,也能够为政策制定者和投资者提供有用的指导。利用金融新闻标题文本,通过词嵌入模型和机器学习等文本分析方法,构建考虑新闻累积效应的投资者时闻累积情绪指数表征投资者情绪;以上证指数为例,采用变分模式分解(VMD)方法将指数波动数据分解为各种内在固有模式进行实证分析。最后,引入双向门控循环单元(BiGRU)作为深度学习模型进行股票预测。结果表明,投资者情绪指数显著影响上证指数波动,并且积极情绪和消极情绪的影响是不对称的;考量投资者情绪指标进行信号分解,能够有效提高股票的预测性能,相对于单纯分析股票时间序列的BiGRU预测模型,VMD-BiGRU模型的MAE,RMSE,RMSPE,MAPE等指标降低超过30%;在基准场景下,VMD-BiGRU模型性能优于多个计量经济模型和机器学习模型,对于收益率和波动率预测的MAE,RMSE,RMSPE,MAPE等指标普遍降低超过40%;模型在五粮液、工商银行、科大讯飞3只个股的推广中保持着同样稳定精确的预测效果。

霍乱弧菌毒力强弱及菌株同源性的快速检测

目的建立一套快速检测霍乱弧菌毒力强弱及不同菌株同源性的实验方法。方法设计4对引物进行多重PCR检测菌株毒力基因特征;采用随机扩增多态性DNA(RAPD)结合SPSS软件分析不同菌株的同源性。结果通过多重PCR同时检测菌株CtxA、TcpA、Ace、Zot4种主要的毒力基因,并快速判定其毒力强弱;RAPD产生的指纹图谱条带清晰、数目较多、片段大小分布均匀,结合SPSS软件分析可判断菌株间的同源性关系。结论多重PCR和RAPD结合SPSS软件分析可在4h内完成对霍乱弧菌毒力强弱及不同菌株间同源性的检测,有助于在疫情处理中判断病菌来源和及时采取适当的处理措施。

用RAPD技术分析出血性大肠杆菌O157∶H7

目的 应用RAPD技术分析肠出血性大肠杆菌O1 57∶H7DNA多态性并对其分型。方法 用两条1 0bp的随机引物对 3株肠出血性大肠杆菌O1 57∶H7和 3株其它病原性大肠艾希氏菌进行扩增 ,扩增产物经凝胶电泳后得到指纹图。结果 共得到 1 2个不同的DNA指纹图谱 ,经统计软件SPSS系统聚类分析得到两个不同的分类树状图。结论 RAPD技术方法简便、快速、分辨力高 ,在肠出血性大肠杆菌O1

白藜芦醇三甲醚乳胶体外经皮渗透研究

目的制备白藜芦醇三甲醚(BTM)乳胶,考察载药量、促渗剂及其组合对BTM经皮渗透性的影响,评价药物透皮给药的可行性。方法以卡波姆940为凝胶基质制备BTM乳胶,选用改良Franz扩散池,以离体乳猪腹部皮肤为屏障进行体外经皮渗透实验,用HPLC-UV法测定各时间点接收室中药物浓度,计算经皮渗透动力学参数。结果载药量由1%增加到2%时,BTM 24 h单位面积渗透量增加1倍,2%与4%乳胶渗透量没有统计学差异(P>0.1)。促渗剂均可显著促进BTM透皮吸收,其透皮速率为:2%香叶醇>2%肉豆蔻酸异丙酯>2%油酸>2%氮酮>2%橙花叔醇>无促渗剂;香叶醇的浓度大小对BTM的透皮吸收无明显影响(P>0.05);与单用2%香叶醇相比,促渗剂联用(2%香叶醇+2%丙二醇、2%香叶醇+2%肉豆蔻酸异丙酯)未显示出显著协同促渗作用(P>0.05),而2%香叶醇+2%异丙醇则显示弱拮抗促渗作用(P<0.05)。结论常用促渗剂均能不同程度促进BTM经皮渗透,载药量为2%、促渗剂为2%香叶醇时,BTM体外透皮可达最大吸收。但BTM体外透皮吸收具有饱和性,该结果为BTM经皮给药研究提供了基础。

基于小波分析对信号噪声的处理

分析了信号处理中噪声的小波分析特性,用一维小波分别对平稳信号和非平稳信号进行了分析和研究;并通过Matlab软件仿真实现了基于小波域的消噪处理,验证了小波分析方法对信号噪声处理的有效性。

一种非线性系统自适应跟踪控制器设计

为了处理闭环系统遇外界强干扰时出现不稳定的问题,提出一种非线性系统自适应跟踪控制设计方案该设计方法。主要利用比例和积分结构,这种结构将系统中不确定项由单位分解逼近,同时这种结构的鲁棒跟踪控制器也使系统在干扰波动影响下保持很好的跟踪效果。其结果使闭环系统所有的状态与跟踪误差收敛到原点的一个很小的范围,通过仿真实验表明这种控制器设计可行并且有效。

一种基于神经网络的微波智能天线系统设计

提出一种基于神经网络的智能天线系统设计方案,通过分析神经网络模型的特征以及智能天线结构的要求,设计出了由微波插接天线和神经网络组合构成的智能天线系统结构模型,并通过训练和测试证明了该设计方案的合理性.

基于小波分析对信号奇异性的检测

提出小波分析对信号奇异性的检测方法,实现小波分析对信号各类奇异间断点的有效检测,并结合仿真实例对小波分析在奇异信号检测上的应用进行实际分析.

基于贝叶斯算法的神经网络优化方法

提出了一种近似建模的前馈网络训练算法-贝叶斯算法,该方法能对模型中的未知量构造其后验分布,提高网络的泛化性能,获取对应于后验分布最大值的权值向量.结果表明,贝叶斯算法所建立的神经网络近似模型具有更高、更稳定的精度.

基于小波分析的谐波检测

提出了基于小波分析的谐波分析方法。首先论述了基于小波包分析信号的分解及实现方法;然后提出并论述了基于差拍选频和子带滤波的谐波分析方法;最后提出一种新的同步检测法,用于电压闪变信号的检测与谐波分析。

基于神经网络对光纤智能结构的损伤评估

文章提出了由神经网络对光纤智能结构信号处理的方法,基于光纤智能材料与结构中的损伤估计,以及对光纤阵列传感信号处理的需要,给出了Kohonon网络模型,最后根据Kohonon网络的自组织网络对光纤智能结构进行了损伤估计。

BP神经网络对滑坡稳定性评价的非线性方法

分析了滑坡稳定性评价方法,确定了影响滑坡稳定性的相关因素,运用BP神经网络建立了滑坡稳定性评价模型.经应用表明,该模型精度很高.将该模型用于预测巴河流域的相关滑坡稳定性,其结果与实际相符.

基于FPGA的图像硬件加密算法设计

针对计算机软件图像加密技术中速度不高效率低下的问题,提出了一种基于FPGA的硬件加密方法,该方法基于密码链接模式的图像置换算法以及改进Baker图像置乱算法,只需采用少次迭代,就可以改变加密图像的像素改变率和一致平均改变强度,提高加密图像抵抗差分攻击的能力.

纳米器件中的1/f噪声分析及其低噪声化处理

阐述了纳米电子器件中1/f噪声的产生机理,分析了单电子晶体管1/f噪声产生的各种原因,并用介观效应的原理,揭示出宏观样品中产生1/f噪声的实质.最后,得出一种针对纳米单电子器件低噪声化处理的方法.

纳米器件中双势垒结构的散粒噪声分析及抑制

分析了纳米电子器件中散粒噪声的散射理论,通过对电导问题和散射问题相似性的讨论,得到一种基于双势垒结构纳米器件的散粒噪声抑制的方法。

一种低功耗低相位噪声的压控振荡器设计

就压控振荡器设计中如何实现低功耗和低相位噪声的问题,提出了一种改进型自开关偏置设计方法,在减小尾部偏置晶体管闪烁噪声的同时,抑制了负阻管1/f噪声的变频转化,有效地改善了带内相位噪声;同时采用线性区偏置和电流复用,实现低电源电压供电和低功耗,电路采用0.18μm标准CMOS工艺实现。通过对线性度、噪声和功耗的仿真测试,结果显示了设计的正确性。

微弱信号检测的一种改进小波分析方法

针对小波变换去噪时对微弱信号不敏感,特别是在信号分类检测时检测效果不理想的问题,提出了采用小波熵应用于信号检测的技术.该技术的主要原理是利用小波分析矩阵相应稀疏程度去抑制信号的无关成份,其中小波系数熵确定噪声阈值,小波相关系数熵确定边界轮廓,实现信号准确定位.最后通过数值试验证明其效果好于常规小波变换模极大值的信号检测法,证明了该方法检测微弱信号边缘特性更切实有效.

NbC含量对激光熔覆不锈钢涂层组织和性能影响

本文采用激光熔覆技术在EA1T车轴钢表面制备了添加不同碳化铌(Nb C)含量的不锈钢涂层。利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)和能量色散光谱(EDS)分析了复合涂层的相结构和显微组织演变,并测定了涂层的硬度和摩擦学性能。结果表明,Nb C的加入起到了细化晶粒的作用,同时在晶间析出Fe(Nb,C)类硬质相。但Nb C的加入会导致涂层中树枝晶的方向性被破坏,但涂层性能增强,且随着Nb C质量分数的增加而提高。特别是当Nb C质量分数为20%时,添加的Nb C全部熔解,然后在晶间析出岛状硬质相。由于Nb C的添加引起细晶强化和弥散强化,显著提高了涂层的硬度和耐磨性。与未加Nb C涂层相比,加入质量分数20%NbC,硬度提高了15%,最高硬度为60HRC。磨损系数显著降低,强化效果最好。20%NbC的复合涂层磨损表面犁沟较浅,磨损机制为磨粒磨损。

一种对多目标高概率检测及高精度成像算法

针对传统的SAR-GMTI处理方法都需要获知目标的运动参数才能实现对目标聚焦的问题,提出了Keystone-filter-LVD的SAR-GMTI处理方法,该方法首先进行Keystone变换校正目标基带对应的距离单元走动,后利用剩余整数倍PRF模糊对应的补偿因子构造多个滤波器组进行滤波。该方法能有效的提高检测概率并实现目标高精度成像。

一种模/数混合型FIR噪声滤波器设计

针对现有数字FIR噪声滤除技术的噪声放大问题,结合模拟电路的方法,提出一种新的混合型FIR噪声滤波技术。该方法采用电荷泵将锁相环中数字控制的相位误差转换为模拟域电荷,调制器的输出经过一个寄存器链实现一个或数个时钟周期的延时,从中选出若干抽头分别去控制对应的分频器或相位选择器,从而量化所产生的经过各支路鉴相器的瞬时相位误差,在一个多输入电荷泵中合成为模拟域误差电荷,通过提供恒定单位直流增益,解决现有数字FIR噪声滤除技术的噪声放大问题。这种新型的滤波器具有如下特点:离散时间域工作,模拟失配不敏感,有助于提高线性度,额外硬件开销小。