检索结果-南通市图书馆

上证指数波动率和收益率长期依赖关系的实证研究

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华南理工大学学报（社会科学版） 2011年第4期13卷 33-36,73页

作者：王国治华南理工大学金融工程研究中心广东广州510006

运用经典的和修正过的重标极差方法研究了在1999到2009上证指数中的波动率和收益率的长期依赖关系。运用具有预白(pre-whitening)和后黑(postblackening)的Moving block bootstrap方法为假设检验构建置信区间。结果显示上证指数的收益... 详细信息

运用经典的和修正过的重标极差方法研究了在1999到2009上证指数中的波动率和收益率的长期依赖关系。运用具有预白(pre-whitening)和后黑(postblackening)的Moving block bootstrap方法为假设检验构建置信区间。结果显示上证指数的收益率没有显著的长期相关。但是,波动率具有显著的长期相关。关于收益率的研究和之前一些研究提出的中国股票市场具有可持续性的结论相抵触。并且,之前这方面的研究大多数没有运用置信区间或只是基于标准正态分布的置信区间。因此,这些研究的结果需要从新检验和从新进行解释。

关键词：长期相关重标极差修正的重标极差 bootstrapping

基于词性的文本挖掘算法在IDS日志中的应用

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计算机与数字工程 2010年第2期38卷 90-93页

作者：胡军光刘力车奇空军驻深圳地区军事代表室深圳518026 南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016

提出一种以词性为参考值的文本挖掘算法,能有效挖掘与种子词有关的关联规则。基于bootstrapping算法思想,既减少了预处理阶段对于词根还原的依赖,能处理日志中出现的中文词汇。增加了对于日志文本上下的理解,提高了关联规则的有效性,并... 详细信息

提出一种以词性为参考值的文本挖掘算法,能有效挖掘与种子词有关的关联规则。基于bootstrapping算法思想,既减少了预处理阶段对于词根还原的依赖,能处理日志中出现的中文词汇。增加了对于日志文本上下的理解,提高了关联规则的有效性,并应用与IDS日志挖掘之中,有效改善挖掘效率,为规则库提供关联规则。

关键词：词性 ICTCLAS bootstrapping 入侵检测系统数据挖掘

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小脑模型极限学习机应用于电力负荷预测

福建电脑 2017年第11期33卷 83-85页

作者：张锦亮福州大学电气工程与自动化学院福建福州350100

本文提出一种小脑模型极限学习机,并应用于电力负荷的不确定性预测。在预测过程中,考虑模型和数据的不确定度,并结合bootstrapping技术对不确定度进行量化,进而建立预测区间。此外,为了进一步提高预测精度,小波分解技术被用于数据的预... 详细信息

本文提出一种小脑模型极限学习机,并应用于电力负荷的不确定性预测。在预测过程中,考虑模型和数据的不确定度,并结合bootstrapping技术对不确定度进行量化,进而建立预测区间。此外,为了进一步提高预测精度,小波分解技术被用于数据的预处理。文中使用宁德供电局的历史负荷数据来测试模型,实验结果表明模型具有优秀的预测性能。

关键词：小脑模型极限学习机电力负荷预测小波分解 bootstrapping 预测区间

A Low Complexity Maximum Likelihood Algorithm for Targets DOA Tracking

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A Low Complexity Maximum Likelihood Algorithm for Targets DO...

2006 8th International Conference on Signal Processing

作者： Chao Shao Zhi Ding Guangyue Lu Xi’an Institution of Posts and Telecommunications University of California

＜正＞This work presents a low complexity bootstrapping filter for target direction-of-arrival tracking in array signal processing,and derives a Monte Carlo maximum likelihood method.Similar to bootstrapping,our new algorithm bypasses the resampling step and directly generates the maximum-likelihood estimates.This simpler target tracking method is compared against the original bootstrapping and the traditional extended Kalman filter.The performance comparison shows no performance loss for our simplified method.

关键词： Monte Carlo Maximum Likelihood Re-sampling bootstrapping Extended Kalman filter

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融合机器学习算法在旅游推荐中的研究与实现

电脑知识与技术 2020年第9期16卷 198-199页

作者：王小芳刘树林刘洪江电子科技大学成都学院四川成都611731

针对旅游点评类文本存在数据量庞大等问题,本文构建一种SVM与bootstrapping相融合的旅游点评文本情感分析算法。首先对2019年上半年携程旅游与马蜂窝旅游评论数据进行采集,以得到待处理旅游点评文本数据集;然后利用SVM算法构建分类器对... 详细信息

针对旅游点评类文本存在数据量庞大等问题,本文构建一种SVM与bootstrapping相融合的旅游点评文本情感分析算法。首先对2019年上半年携程旅游与马蜂窝旅游评论数据进行采集,以得到待处理旅游点评文本数据集;然后利用SVM算法构建分类器对旅游点评文本进行分类,以得到情感特征词集,随后使用bootstrapping算法对上述分类器进行重构,以得到高性能分类器;最后对分析的情感特征词集进行模型评价。实验结果表明,改进算法相对于传统算法而言,召回率整体提升2.3%,准确率整体提升4.8%,F值整体提升3.46%,改进算法分类效果较传统更优,准确率、召回率和加权调和平均值有提升。

关键词：旅游推荐 SVM 分类器 bootstrapping

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交通工具名识别系统的设计与实现

交通工具名识别系统的设计与实现

第四届全国学生计算语言学研讨会

作者：王振宇谭红叶郑家恒张虎山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

交通工具名的正确识别对信息抽取、自动问答等信息处理任务意义重大,为了解决获取标注语料困难这个问题,本文实现了一种基于bootstrapping的交通工具名识别方法,其特点是:(1)通过手工标记小部分语料逐渐学习得到大量标注信息,(2)其中评... 详细信息

交通工具名的正确识别对信息抽取、自动问答等信息处理任务意义重大,为了解决获取标注语料困难这个问题,本文实现了一种基于bootstrapping的交通工具名识别方法,其特点是:(1)通过手工标记小部分语料逐渐学习得到大量标注信息,(2)其中评价模式和样例时采用了计算信息熵增益的方法,更加精确的得到它们的度量方法。在ACE语料上进行测试,实验表明该方法在交通工具名识别中是有效的。

关键词：交通工具名识别 bootstrapping 信息熵增益相似度计算

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面向信息检索的概念关系自动构建

面向信息检索的概念关系自动构建

第九届全国计算语言学学术会议

作者：胡熠陆汝占刘慧上海交通大学计算机科学与工程系

概念之间的依存分析是提高信息检索性能的关键。相比概念关系的强弱而言,识别关系的类型更有意义。本文在 bootstrapping 框架下,以“(地理)领属”,“(实体)功能”和“(动作)对象”三种语义关系类型为例,获得了构建上下文中两个概念特... 详细信息

概念之间的依存分析是提高信息检索性能的关键。相比概念关系的强弱而言,识别关系的类型更有意义。本文在 bootstrapping 框架下,以“(地理)领属”,“(实体)功能”和“(动作)对象”三种语义关系类型为例,获得了构建上下文中两个概念特定关系的语义模板,并开发了一个名为 SPG 的系统。本文的工作：(1)引入了生物信息计算中序列比对的方法两两生成相似上下文的模板;(2)定义了新的模板评价机制估计模板的置信度。就这三种概念关系的识别而言,SPG 获得的模板集合相比 DIPRE 系统获得了更高的正确率和覆盖能力。

关键词：文本检索模型概念关系构建 bootstrapping

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对建设工程重要风险因素之间相关性的探讨

管理观察 2010年第7期 222-223页

作者：陈跃跃赵延龙中国海洋大学山东青岛266003

针对在建筑工程中风险的复杂和碓预计性，把工程中的风险归结为五大风险因素：场地、经济、政治、设计、环境。运用bootstrapping方法和相关矩阵，对所搜集的数据进行分析，对这五个因素的原始的风险价值值进行分析并对由bootstrapping... 详细信息

针对在建筑工程中风险的复杂和碓预计性，把工程中的风险归结为五大风险因素：场地、经济、政治、设计、环境。运用bootstrapping方法和相关矩阵，对所搜集的数据进行分析，对这五个因素的原始的风险价值值进行分析并对由bootstrapping方法得到的新的风险价值值进行分析，然后进行对比分析，得出新的和原始的风险价值值之间的相关关系是一样的。最后得出五个风险因素之间的相关关系。这样可以使项目管理者能够更好的、有重点的控制项目的风险，实现项目利益的最大化。

关键词：风险管理 bootstrapping 相关矩阵

基于词性的文本挖掘算法在IDS日志中的应用

维普期刊数据库评论

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基于词性的文本挖掘算法在IDS日志中的应用

2009年中国智能自动化会议

作者：刘力皮德常南京航空航天大学信息科学与技术学院

提出一种以词性为参考值的文本挖掘算法,能有效挖掘与种子词有关的关联规则。基于bootstrapping算法思想,既减少了本文预处理阶段对于词根还原的依赖,能处理日志中出现的中文词汇。增加了对于日志文本上下的理解,提高了关联规则的有效性... 详细信息

提出一种以词性为参考值的文本挖掘算法,能有效挖掘与种子词有关的关联规则。基于bootstrapping算法思想,既减少了本文预处理阶段对于词根还原的依赖,能处理日志中出现的中文词汇。增加了对于日志文本上下的理解,提高了关联规则的有效性,并应用与IDS日志挖掘之中,有效改善挖掘效率,为规则库提供关联规则。

关键词：词性 ICTCLAS bootstrapping 入侵检测系统数据挖掘