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基于机器学习的多因子量化选股策略研究

基于机器学习的多因子量化选股策略研究

作者：杨远洲西安理工大学

学位级别：硕士

选股是投资过程中的一个关键环节,因其直接影响着投资组合的收益水平,选股策略种类很多,其中的多因子选股策略可以反映大部分市场信息,因此是选股策略中应用最广泛的方法之一。随着大数据和计算能力的提升,量化选股已成为了该领域的一... 详细信息

选股是投资过程中的一个关键环节,因其直接影响着投资组合的收益水平,选股策略种类很多,其中的多因子选股策略可以反映大部分市场信息,因此是选股策略中应用最广泛的方法之一。随着大数据和计算能力的提升,量化选股已成为了该领域的一个重要分支。人工智能技术研究的深化,为学者们提供了一种新的研究工具,而将该领域的机器学习算法应用于量化选股一直是非常具有研究价值的方向。本文将卷积神经网络(CNN)、长短期记忆神经网络(LSTM)和注意力机制(Attention)组合起来,搭建CNN-LSTM-Attention复合模型,主要研究由多种算法组合而成的这种复合算法能否在多因子选股领域表现地更强。首先,构建CNN-LSTM-Attention多因子选股模型。本文从多个平台上收集了中证500指数成分股从2013年1月4日到2022年12月30日的交易日数据,具体包含了基本面指标、技术面指标和情绪类指标等四大类指标每周五的周频数据,经过一系列预处理后,以Rank IC值作为因子的筛选工具,筛选出了 55个因子。为了充分发挥模型的预测能力,本文采用控制变量法对CNN-LSTM-Attention和其他对照算法模型进行调参,以便于深度学习算法充分发挥自身性能,体现出算法的优势,进而得到调参后的模型。其次,对模型进行回测。将前8年的数据划分为训练集,后2年的数据为测试集,输入至模型训练,根据模型的预测结果,得到选取每期预测上涨概率前五的股票建仓,最终得到每个算法模型的模型评价指标、收益评价指标和风险评价指标。经过回测,本文主要构建的CNN-LSTM-Attention模型预测准确率为58.05%,略高于其他模型;该模型的年化收益率可达26.35%,显著高于其他对照模型;风险较其他模型也较小。最后,为了进一步提升模型的性能,本文又提出了三种优化方案,分别是对原始数据进行对数化处理、引入回归模型和因子剥离检验。经过重新训练并回测,此三种优化方案都在一定程度上优化了模型的预测效果,其中引入回归模型的优化方案,所提升的收益幅度最大,但同时也提升了风险。本文研究表明,由多种算法模型所构建的CNN-LSTM-Attention模型,可以表现出比其他单一深度学习算法模型和传统机器学习算法模型更好的预测能力,且可以获得更高的收益与更低的风险;其次,本文所提出的三种优化方案均在一定程度上优化了模型的预测效果及收益风险水平,为今后的研究提供了新的思路。

关键词：多因子选股机器学习 CNN LSTM 注意力机制

合并糖尿病的腰椎退变患者终板Modic Change现状分析及其相关代谢组学研究

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合并糖尿病的腰椎退变患者终板Modic Change现状分析及其相关代谢...

作者：姚洲中国人民解放军空军军医大学

学位级别：硕士

无人机辅助物联网中传输率和能效的联合优化方法研究

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无人机辅助物联网中传输率和能效的联合优化方法研究

作者：曹煜洲吉林大学

学位级别：硕士

物联网中的地面设备常常受到复杂地形、能量和传输范围等方面的限制而导致网络中断。无人机具有高灵活性和高机动性的特点,并且可以搭载无线充电装置为其它设备充能,故可以使用无人机来辅助物联网中的地面设备完成通信工作,维持物联网... 详细信息

物联网中的地面设备常常受到复杂地形、能量和传输范围等方面的限制而导致网络中断。无人机具有高灵活性和高机动性的特点,并且可以搭载无线充电装置为其它设备充能,故可以使用无人机来辅助物联网中的地面设备完成通信工作,维持物联网的稳定性。无人机飞行距离的增加可能会提升传输效率,但同时又增加了能耗。而降低无人机的飞行能耗,也可能影响信息传输速率。如何有效利用无人机来提高物联网通信质量成为了一种挑战。提出了一种无人机辅助物联网的数据传输框架,其中无人机从起点出发,飞行至悬停点,对附近地面设备进行数据接收。在这个过程中,无人机需要选择合适的悬停点和相应的地面设备,来尽可能提高数据传输效率,同时也要考虑无人机完成任务所花费的时间和能耗成本。提出了两个场景,并分别给出了解决方案:1、提出无人机辅助通信的多目标优化问题以提高数据平均传输速率、减少无人机飞行和悬停时间及无人机能耗。针对多目标优化问题,提出一种改进的多目标灰狼优化算法。改进的多目标灰狼优化算法基于混沌映射初始解和反演对立生成算子对传统多目标灰狼优化算法进行改进,并针对多目标优化问题中的离散解做出交叉变异处理,保证了无人机位置参数的随机性,使得该算法在多目标优化问题上表现出色。混沌映射初始解可以有效地避免伪随机现象,保证种群个体之间的差异性,反演对立生成算子可以扩大解空间的搜索范围,离散解的交叉变异处理增加了种群个体的多样性。实验结果表明该算法在多目标优化问题上性能优秀并且卓有成效。2、提出未知区域无人机辅助通信和充能的多目标优化问题以提高数据平均传输速率和无人机为地面设备的充电量、减少无人机的能耗。针对未知区域无人机辅助通信和充能的多目标优化问题中地面设备坐标信息未知的子问题,提出一种人工势场引导无人机飞行算法,将无人机与地面设备模拟为带电粒子。当无人机进入地面设备一定范围内,地面设备会产生斥力。当无人机即将飞离区域或受到斥力小于一定阈值,距无人机最远的网格会产生引力。斥力与引力引导无人机记录探索半径内的地面设备坐标信息。实验结果证明人工势场引导无人机飞行算法有效提高了无人机搜索地面设备的效率。3、针对无人机辅助通信和充能的多目标优化问题,提出一种改进的多目标蜂鸟优化算法。改进的多目标蜂鸟优化算法基于混沌映射初始解,佳点集变异生成策略和离散解目标跳跃机制对传统多目标蜂鸟优化算法进行改进。混沌映射初始解应用于种群初始化,增加了种群的随机性。佳点集变异生成策略在一定条件下作用于种群变异,有助于提高算法的收敛速度和效率。离散解目标跳跃机制在生成新个体时发挥作用,可以增加种群的个体选择可能性。算法显著提高了数据传输效率和降低了耗时。仿真实验结果验证了人工势场引导无人机飞行算法和改进的多目标蜂鸟优化算法的有效性。

关键词：无人机通信网络无人机调度无人机数据传输多目标灰狼算法人工势场算法多目标蜂鸟算法

HTI地层井孔偶极声波远探测有限差分数值模拟

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HTI地层井孔偶极声波远探测有限差分数值模拟

作者：叶鑫洲吉林大学

学位级别：硕士

近年来,随着油气田勘探开发需求的增长,测井技术获得了长足的发展。常规测井技术的径向探测距离仅有一两米,而声波远探测作为一种新兴的测井技术,能够获取井周十几米甚至数十米的地层结构信息,已被广泛地应用于储层中的裂缝、溶蚀孔洞... 详细信息

近年来,随着油气田勘探开发需求的增长,测井技术获得了长足的发展。常规测井技术的径向探测距离仅有一两米,而声波远探测作为一种新兴的测井技术,能够获取井周十几米甚至数十米的地层结构信息,已被广泛地应用于储层中的裂缝、溶蚀孔洞等地质构造的识别,成为了非常规油气勘探中寻找油气的利器。声波远探测一个主要的发展方向为拓宽应用环境,例如在不同的井外地层类型中进行声波远探测。目前该领域主要研究都集中在井外各向同性地层,但实际生产实践中,井外为各向异性地层的情况也十分常见,例如由平行排列的裂隙构成的水平横向各向同性(HTI)地层,在这类地层中传统的偶极声波远探测方法是否仍然有效,地层各向异性会对其产生怎样的影响,这些问题都需要进行研究,而目前这方面的工作较少,有必要开展相关的数值模拟研究,因此本文对HTI地层进行了声波远探测数值模拟研究。为了能够对声波远探测模型进行数值模拟,首先基于弹性波理论编写了井孔波场模拟的三维交错网格有限差分程序,引入了一种高效的完美匹配层,介绍了边界条件的处理方法,并基于MATLAB开发了高效的GPU加速方法。通过对比实轴积分法的计算结果,验证了该算法的正确性。为了验证声波远探测模拟结果的正确性,在井外慢速和快速各向同性地层中进行了模拟,分别模拟了井中偶极声源在井外地层中的远场辐射特征和井旁反射界面模型的波场。模拟结果表明,偶极声源指向与反射界面平行时井轴上可以接收纯SH波反射波,偶极声源指向垂直于反射界面时可以接收P波、SV波和转换反射波,在慢速各向同性地层中,P波和SH波都适合远探测测量,在快速地层中,只有SH波适合远探测测量。这些结果与前人得出的结论是一致的,从而验证了本文模拟结果的正确性。此外,还介绍了声波远探测存在的180°不确定性问题,并对该问题进行了有益的探索。在井外HTI地层中分别模拟了井中偶极声源在井外地层中的远场辐射特征和井旁反射界面模型的波场。模拟结果表明,HTI各向异性会改变辐射能量的分布,但不会对辐射能量的大小产生较大影响;向地层中不同方位的反射界面辐射和反射的弹性波的速度和幅度受HTI各向异性影响出现了差异,速度的差异可以用HTI地层相速度特征来解释;分别固定反射界面方位角为0°、90°和45°,改变偶极指向与反射界面的夹角,反射波幅度满足方位角余弦或正弦函数的平方关系,因此在HTI地层中偶极声波仍然具有方位性,声波远探测方法依然适用。引入了一种变网格方法,模拟了井外裂缝声波远探测模型,发现井外裂缝宽度的变化会对反射波幅度产生影响。本文的研究结果为在HTI地层中进行声波远探测提供了理论依据。

关键词：声波远探测偶极声源有限差分辐射特征 HTI各向异性井孔声场模拟

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基于深度学习的败血症预后研究

基于深度学习的败血症预后研究

作者：刘振洲西北师范大学

学位级别：硕士

基于结构的蛋白质-肽亲和力关联构建、预测及评分方法比较研究

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基于结构的蛋白质-肽亲和力关联构建、预测及评分方法比较研究

作者：王绍洲电子科技大学

学位级别：硕士

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南北方刺参养殖模式类型及分区养殖状况调查

南北方刺参养殖模式类型及分区养殖状况调查

作者：孙翌洲大连海洋大学

学位级别：硕士

刺参作为一种极具经济与药用价值的经济水产物种,其因为具有药食同源的特性而具有较高的经济价值。近几年来,刺参养殖产业发展得非常迅速,养殖区域由我国北方逐渐向南方扩张,随着快速的养殖扩张,产业发展的不足凸显,为了更好地分析和解... 详细信息

刺参作为一种极具经济与药用价值的经济水产物种,其因为具有药食同源的特性而具有较高的经济价值。近几年来,刺参养殖产业发展得非常迅速,养殖区域由我国北方逐渐向南方扩张,随着快速的养殖扩张,产业发展的不足凸显,为了更好地分析和解决刺参养殖产业存在问题和制约因素,本研究围绕南北方刺参养殖产业发展现状展开调研工作,采用文献检索法、实地调研法、归纳分析法,从我国刺参养殖现状出发,探究南北方刺参养殖差异以及产业遇到的主要问题出发,根据调研结果提出了针对性地改进策略,旨在进一步推动我国刺参养殖业的可持续发展。取得如下结果:1.从刺参养殖产业的发展情况来看,我国刺参养殖产业形成了以辽宁、山东和福建为主的三大板块,具有养殖面积逐年扩大、产量逐年上升等特征,具有良好的市场前景和发展潜力。但存在种质衰退、病害频发、养殖成本升高、养殖模式创新性不高等问题。因此南北方刺参养殖应根据不同需求不断开发优质种质资源、开发绿色养殖模式以及提高养殖技术,以确保刺参养殖业的健康可持续发展。2.随着刺参精加工、深加工技术水平的不断提升,刺参的全产业链也得到了快速发展。然而,刺参产品存在以次充好、鱼目混珠的现象,刺参品牌建设能力不强、加工能力较弱、设施设备不配套和加工服务能力不强等产业链缺失问题。因此,急需提升产业整合程度,打造一个具有先进养殖技术、完善加工流程和健全销售体系的综合性产业链。在扩大养殖规模的同时,还实现规模效益,确保从育种到加工销售的全产业链紧密联动。3.与刺参养殖生产相关的科技创新能力、新兴技术的研发有待加强。刺参产品、苗种的推广能力有待提升,产业整体服务体系需加强,地方政府参与产业建设能力有限,资金供应不足,平台搭建不完善,在养殖方面缺少针对基层个体养殖户的专业技术培训,各地水产服务站、推广站应该与养殖户展开对接,开展讲座、课程培训等工作。开展全面的养殖技术教学,鼓励研发自动化设备和智能监控系统,构建完善的追踪溯源系统,同时激励科技创新与专业人才的创业活动,将高科技元素融入刺参养殖,以推动行业的技术革新。4.强化政府积极介入措施。刺参产业仍需深化和优化,及时实施惠农政策,完善相关政策法规,制定统一的养殖标准,实现标准化、集成化的养殖模式,消除养殖过程中的混乱现象,以标准化的要求引导养殖活动,从而塑造区域品牌的良好形象。同时,政府应积极落实激励创新的政策,吸引高质量的人才投身刺参养殖业,全面驱动行业的发展,以此强化各地刺参品牌的市场影响力,共同维护行业的健康发展。

关键词：刺参南北方养殖模式分区情况调查

基于深度学习和监督对比学习的恶意域名检测研究

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基于深度学习和监督对比学习的恶意域名检测研究

作者：郑雅洲重庆理工大学

学位级别：硕士

现有的僵尸网络是互联网安全运行和社会稳定的重大威胁,特别是新型僵尸网络,特点是反检测能力强,潜伏时间长,危害性巨大。为了规避互联网现有的安全防护机制,实施一系列恶意的行动目的,僵尸网络使用域名生成算法（Domain Generation Alg... 详细信息

现有的僵尸网络是互联网安全运行和社会稳定的重大威胁,特别是新型僵尸网络,特点是反检测能力强,潜伏时间长,危害性巨大。为了规避互联网现有的安全防护机制,实施一系列恶意的行动目的,僵尸网络使用域名生成算法（Domain Generation Algorithms,DGA）与“黑客”之间取得信息通讯,DGA通过生成大量域名并进行注册,从而降低了检测系统的性能,由于互联网IP地址与DNS服务器之间的映射关系,目前仅能够通过检测域名和分析DNS流量来抵御僵尸网络的攻击,其中分析域名是当前较为普遍和便捷的方法。生成DGA域名的方法和措施也在不断升级和优化之中,然而检测算法仍然相对简单。短域名和域名对抗样本是两种新型的DGA域名,它们的普遍特点是反检测能力强,日常使用频率高。本文提出了基于深度学习和监督对比学习的恶意域名检测方案,分别针对两种新型域名进行研究,本文的主要工作如下:（1）为了弥补对短域名的研究空白,改变现有检测机制对短域名检测能力普遍较差的研究现状。本文提出了一种基于注意力机制的BERT-CNN-GRU检测方法。首先通过嵌入方式来丰富域名的特征信息表达,然后对域名信息进行初步特征提取和深度特征提取,最后对深度特征提取的并行网络进行拼接,最大化利用并行检测网络的优势。BERT作为初步提取模块,可以有效获取域名的深度信息;在深度特征模块提取中,并行的融合简化注意力的卷积神经网络（CNN）可以从不同深度层次提取域名信息,基于多头注意力机制的门控循环网络（GRU）可以不受时间先后影响,对不同域名施加不同的关注程度,优化检测结果。使用局部损失函数,使算法聚焦检测结果。15分类加权F值提升了1.43%;50分类加权F值提升了0.63%。（2）为了进一步提高对对抗域名样本的检测性能,提出了基于数据增强和监督对比学习的恶意对抗域名检测算法。首先为了解决对抗域名数据少、种类较少、数据不公开的问题,采用三种数据增强方法扩充对抗域名数据集,数据增强方法包括删除字符、增加字符、基于重要程度替换字符,增强数据集能够提高检测模型的训练质量和检测能力;然后使用监督对比学习对原样本和相应对抗样本学习相似性和差异性,通过归一化温度尺度交叉熵损失进一步促使同一个标签类别的原数据和相应对抗域名数据在向量表征空间中表达得更加相似。多分类准确率提升了3.52%,算法能有效提高对域名对抗样本的检测性能。

关键词：深度学习短域名监督对比学习注意力机制域名对抗样本

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全面深化教育综合改革的历史启示与未来观照

河北师范大学学报（教育科学版） 2024年第5期26卷 1-10页

作者：李兴洲北京师范大学教育学部北京100875

党的二十届三中全会作出了“进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定”,确立了“以中国式现代化全面推进强国建设”的指导方针,突出强调了进一步全面深化改革的时代紧迫性和现实必要性。从我国改革开放以来教育改革与发展的历史可... 详细信息

党的二十届三中全会作出了“进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定”,确立了“以中国式现代化全面推进强国建设”的指导方针,突出强调了进一步全面深化改革的时代紧迫性和现实必要性。从我国改革开放以来教育改革与发展的历史可以看出,教育综合改革是破除痼疾,推动教育发展刮骨疗毒式的治本之策;是固本强基,促进教育繁荣强筋健骨式的成长良方,成就了我国教育事业的辉煌业绩,为经济社会发展作出了突出贡献。在建设中国式现代化强国的历史进程中,总结我国教育综合改革的成功经验,观照教育未来发展需求,全面推进教育观念的科学化、教育结构的合理化、教育体制的现代化、教育机制的适宜化改革,仍然是不断推进中国式教育现代化建设和教育强国战略,充分发挥教育服务经济社会发展重要基础性、战略性支撑作用的重要举措。

关键词：党的二十届三中全会教育综合改革中国式教育现代化教育强国重要举措