分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对股票市场关系复杂导致的有效特征提取困难、价格预测精度低等问题，提出一种基于动态模态分解-长短期记忆神经网络（DMD-LSTM）的股票价格时间序列预测方法。首先通过DMD算法对受市场板块联动效应影响的关联行业板块样本股数据进行分解计算，提取包含整体市场和特定股票走势变化信息的模态特征；然后针对不同市场背景，采用LSTM网络对基本面数据和模态特征进行价格建模预测。在鞍钢股份（sh600000）上的实验结果表明，该方法相较于传统预测方法，在特定的市场背景下能实现更高的价格预测精度，更为准确地描述股票价格的变化规律。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 癫痫脑电的自动检测是一个不平衡分类问题。提出一种新的不平衡分类算法，基于增减序列合并周期分割算法提取时域特征，引入随机映射优化了旋转森林的计算效率，进而计算基于海林格距离的贝叶斯最小风险来给出测试样本标签。该算法在1 s片段上得到了90.66%灵敏性，92.52%特异性，F2分数为0.9055，并且检出了98.56%的癫痫发作，检测延迟为1.32 s，在不平衡的癫痫脑电数据集上表现出了良好的性能，对于癫痫辅助诊断有着极大的临床意义。
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