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基于NLP的股票选择策略的优化研究

现代计算机 2024年第3期30卷 76-82页

作者：吴彦昕李宏滨胡冠真太原师范学院计算机科学与技术学院晋中030619

由于股评、新闻对股票价格变化有巨大影响,为选出优质股票以提高投资的收益率,采用了自然语言处理NLP技术对股评数据和新闻数据进行分析,基于朴素贝叶斯模型建立了文本情感倾向分类模型,模型预测准确率达到84%,生成了股评因子。基于LDA... 详细信息

由于股评、新闻对股票价格变化有巨大影响,为选出优质股票以提高投资的收益率,采用了自然语言处理NLP技术对股评数据和新闻数据进行分析,基于朴素贝叶斯模型建立了文本情感倾向分类模型,模型预测准确率达到84%,生成了股评因子。基于LDA主题模型对新闻文本进行话题建模,快速获取新闻文本主题,并引入困惑度寻找文档最优主题数,生成了新闻因子,将股评因子和新闻因子作为筛选股票的依据,从股评和新闻信息中获取对股市带来的影响因素,从而优化选股策略。对于股票基本面数据,采用决策树模型进行因子的重要性分析,选出重要性最高的前5个因子,模型预测准确率达到88%。通过决策树模型,可以更准确地确定哪些因子在影响股价变化方面发挥着关键作用,这种改进的方法能够提高选股策略的有效性和准确性。最终使用主成分分析(PCA)对数据进行降维处理,依据主成分数值的高低来进行股票选择。

关键词：自然语言处理文本情感倾向分类模型 LDA主题模型决策树模型主成分分析

改进K-means聚类的噪声污染监测网络模型的设计与研究

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自动化应用 2024年第16期65卷 266-268页

作者：王慧王凯文吴彦昕温雨山西财经大学实验实训中心山西太原030006 太原师范学院计算机科学与技术学院山西晋中030619

为有效优化城市噪声监测网络,最小化监测点数量,提出了一种改进K-means聚类的噪声污染监测网络模型。通过计算轮廓系数以改进K值,从而改进K-means聚类算法,建立K-means聚类模型,并根据聚类结果的类质心位置确定监测点位置坐标,得到优化... 详细信息

为有效优化城市噪声监测网络,最小化监测点数量,提出了一种改进K-means聚类的噪声污染监测网络模型。通过计算轮廓系数以改进K值,从而改进K-means聚类算法,建立K-means聚类模型,并根据聚类结果的类质心位置确定监测点位置坐标,得到优化的监测网络布局。结果表明,该模型在保证监测结果准确性和全面性的同时,有效减少了监测点的数量,从而降低了监测成本。

关键词：噪声污染 K-means聚类监测网络模型

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基于熵值法的水质量综合评价模型设计与研究

自动化应用 2024年第12期65卷 242-243,246页

作者：王珊王凯文吴彦昕温雨山西财经大学实验实训中心山西太原030006 太原师范学院计算机科学与技术学院山西晋中030619

为有效提高水质量综合评价水平,避免评价过程中主观性因素的影响,创新性地将熵值法引入水质量综合评价中,提出了一种基于熵值法构建水质量综合评价模型。通过熵值法计算水污染各影响指标所占权重,进而计算水质量综合评价指数,指数越高,... 详细信息

为有效提高水质量综合评价水平,避免评价过程中主观性因素的影响,创新性地将熵值法引入水质量综合评价中,提出了一种基于熵值法构建水质量综合评价模型。通过熵值法计算水污染各影响指标所占权重,进而计算水质量综合评价指数,指数越高,表明水资源中所含污染物越高,反之越低。结果表明,该模型能很好地计算影响水质量各污染物指标权重及综合评价指数,计算结果直接客观,可有效判断水质。

关键词：水污染熵值法综合评价模型

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跟骨关节内骨折的治疗及其并发症的研究进展

吉林医药学院学报 2024年

作者：吴彦昕朱家博遇博丰高英淇梁家铭郭佳奇张立岩孙新李海连杨知伦王尧北华大学附属医院吉林医药学院药学院北华大学机械工程学院

跟骨关节内骨折作为最常见的跗骨骨折之一，其解剖结构不规则，使得骨折后解剖复位困难，术后易出现骨折畸形愈合、手术切口处皮肤坏死等并发症，目前对其最佳治疗方式尚存在争议。本文通过综述跟骨关节内骨折的骨性解剖、血供、骨折分... 详细信息

跟骨关节内骨折作为最常见的跗骨骨折之一，其解剖结构不规则，使得骨折后解剖复位困难，术后易出现骨折畸形愈合、手术切口处皮肤坏死等并发症，目前对其最佳治疗方式尚存在争议。本文通过综述跟骨关节内骨折的骨性解剖、血供、骨折分类、治疗方式和并发症，总结了相关研究进展，旨在为临床治疗提供参考。

关键词：跟骨关节内骨折外科手术并发症

基于混合调度的5G物联网前导码资源分配研究

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基于混合调度的5G物联网前导码资源分配研究

作者：吴彦昕北京邮电大学

学位级别：硕士

未来无线通信网络可以满足信息在任何设备上任何时间被获取的要求。在不久的将来,物联网将会成为我们生活中十分重要的一部分。物联网应用场景的主要特点是设备连接数量大、数据包小。为了满足日益增长的物联网应用需求,网络应该达到高... 详细信息

未来无线通信网络可以满足信息在任何设备上任何时间被获取的要求。在不久的将来,物联网将会成为我们生活中十分重要的一部分。物联网应用场景的主要特点是设备连接数量大、数据包小。为了满足日益增长的物联网应用需求,网络应该达到高接入量、低时延的特性。从物联网的特点出发,本文对物联网随机接入场景下的系统性能和资源分配方案进行研究,主要工作如下:第一,在高负载条件下,为了降低资源请求时发生碰撞的概率,3GPP提出了接入控制方案(Access Class Barring,ACB)。本文基于已有的动态ACB方案,介绍了基于资源预留的ACB控制方案,对原有的上行资源进行用户资源预留,完成单位接入周期内的“二次接入”,从而提高系统接入容量,并和动态ACB方案进行性能的比较。仿真结果表明该方案能够提升单位接入周期内接入的设备数量,提升的幅度为14.5%。并在现有的混合调度的ACB控制方案的基础上引入了资源分配因子,从理论和仿真两方面论证了系统接入容量随资源分配因子变化的关系。第二,本文提出了对随机接入前导码进行分类的方案。在总前导码数量固定的条件下,对不同类别的设备分配不同集合的前导码,以提高系统的接入容量和接入时延表现。并从理论推导和仿真两方面证明了前导码分类方案能够有效提高接入容量、降低接入时延。该方案模拟两种到达流设备同时接入的情况,相比于前导码不分类方案接入容量提高了 60%,同时将一类设备的接入时延减小14%。

关键词： RACH ACB Preamble 接入容量时延

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铁路工程建设环水保风险演化研究

铁道工程学报 2024年第5期41卷 94-99,117页

作者：郭峰吴彦林古江林中南大学长沙410075

研究目的:随着绿色发展理念的提出,对铁路工程建设环境保护和水土保持提出了更高的要求。为顺利完成工程建设环水保目标,识别铁路工程建设环水保风险因素,建立环水保风险演化的系统动力学模型,并以H铁路工程项目为例进行仿真分析,了解... 详细信息

研究目的:随着绿色发展理念的提出,对铁路工程建设环境保护和水土保持提出了更高的要求。为顺利完成工程建设环水保目标,识别铁路工程建设环水保风险因素,建立环水保风险演化的系统动力学模型,并以H铁路工程项目为例进行仿真分析,了解风险演化过程,明确风险防控的重点任务。研究结论:(1)在建设过程中环水保风险呈现先增加后稳定的总体趋势,其中开工建设前期为环水保风险的集中涌现阶段;(2)风险因素取值的变化将对环水保风险产生不同程度的影响,其中环水保专项资金不足改变对环水保风险系统影响最大,人员专业能力不足和环境本底调查不全面次之,施工机械污染大变动对系统影响较小;(3)工程项目引入风险预警机制有利于控制环水保风险,预警值的大小将影响风险防控效果;(4)本研究结果可为工程项目防控环水保风险提供借鉴与参考。

关键词：铁路工程建设环水保风险风险演化系统动力学

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基于改进YOLOv5的目标检测算法研究

信息技术与信息化 2023年第11期 103-107页

作者：胡冠真李宏滨吴彦昕沈帅杰太原师范学院山西晋中030619

为提高道路目标检测精度,采用了基于YOLOv5网络模型的改进算法。其中,利用Mish激活函数来提高特征提取能力,引入CBAM注意力机制对特征信息进行增强,采用DIOU目标回归损失函数来直接最小化两个目标框的距离,从而提高收敛速度。实验结果表... 详细信息

为提高道路目标检测精度,采用了基于YOLOv5网络模型的改进算法。其中,利用Mish激活函数来提高特征提取能力,引入CBAM注意力机制对特征信息进行增强,采用DIOU目标回归损失函数来直接最小化两个目标框的距离,从而提高收敛速度。实验结果表明,所提出的算法在公开的自动驾驶数据集KITTI上的表现非常出色,达到了91.1%的mAP和94.9%的检测精度,相比原始算法分别提高了3.1%和3.2%。此外,所提出的算法具有较好的检测速度(69帧/s)和实时性,相比一些主流的目标检测算法,具有一定的优越性。

关键词：目标检测 YOLOv5 CBAM注意力机制 Mish激活函数 DIOU损失函数

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基于强化学习的周期脉冲系统最优控制研究

基于强化学习的周期脉冲系统最优控制研究

作者：吴彦广西大学

学位级别：硕士

N公司L项目虚拟团队跨文化沟通管理优化研究

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N公司L项目虚拟团队跨文化沟通管理优化研究

作者：吴彦达吉林大学

学位级别：硕士