统计预测

统计预测上海财经大学张尧庭统计预测有以下特点：（１）结论是不确定的。例如预测明天“降水”的概率是多少。它与一些确定性的预测不同，对不同的置信度相应的结论也会不同。（２）从数据和模型出发，具有客观性。它不随人的判断的不同而改变，只要依据的模型和数据是可...

变步长BLSTM集成学习股票预测

提出采用变步长双向长短期记忆网络(BLSTM)集成学习方法学习历史数据中股票价格变动的规律.针对股票涨跌变化的预测改进均方误差(MSE)损失函数,采用简易的模拟交易盈利评价指标以更好地度量预测模型在金融市场中的期望表现.通过前10～50步长的数据训练BLSTM,预测下1min各股票的涨跌变化.实验结果验证了不同数据预处理下,改进损失函数的有效性及变步长集成方法相对于单一网络的有效性.

径向基函数神经网络分类器与CNN在癌细胞图像分类中的应用

本文提出一种新的用于对卷积神经网络提取的特征进行分类的分类器即径向基函数神经网络(rbfnn)分类器。其思想是利用卷积神经网络作为特征提取器,使用rbfnn对提取的特征进行分类。同时在训练时采取softmax分类器与rbfnn分类器同步训练的方式,其中rbfnn分类器将MSE(均方误差)损失作为监督信息,softmax分类器用交叉熵损失作为监督信息。优化后的模型优于[1]中的72.9%的准确率。