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股票预测本质上是数据挖掘的问题,大盘走势是一个很好的股票买卖时机抉择信号。在量化分析中,常用深度学习技术对大盘历史数据进行拟合与特征提取,为股票投资提供决策参考。该文首先训练了一个经典深度神经网络对沪深300的日K量价数据进行监督学习,实现了一个输出“涨跌”概率的二分类预测器,并以此制定策略进行模拟交易,利用测试集数据计算累积收益率,从而评估投资策略的优劣。此外,还构造了一种混合量子?经典神经网络模型,充分利用量子计算的线路模型特点,构造参数化变分量子线路,实现了量子前馈神经网络。在量子线路学习框架中,将股票的特征因子编码到量子态的振幅上,通过训练量子神经网络 U 的参数 θ ,迭代得到一个最优的分类器。量子算法的运行时间比经典算法少了7.7%,预测准确率更高,回报率高出3%,因此证明了量子算法的表达力强、鲁棒性高的特点。 相似文献
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以糯米、红枣、无花果为主要原料,采用混合发酵法制备烟用米酒香料,以卷烟感官评价为考察指标进行工艺优化。通过正交试验优化得到最佳制备工艺条件为糯米∶红枣∶无花果质量比5∶1∶1,接种量1%,糖化温度30 ℃,糖化时间48 h,后发酵时间72 h。对比米酒香料KB,添加了混合发酵米酒香料的卷烟香气、吃味品质均明显提升,评吸得分为90.3分。在最优工艺条件下,对混合发酵米酒和米酒KB的理化指标及致香物质进行分析。结果发现,混合发酵米酒中的总糖、总酸含量均高于米酒KB,而酒精度差别不大;混合发酵米酒香料中致香物质种类可达26种,多于米酒香料KB(11种),其中苯甲醇、苯乙醇、4-羟基-3-甲氧基苯乙醇含量均达到了20 mg/L,提高该米酒香料的香气质量。 相似文献
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为研究女式针织牛仔裤臀部压力舒适性,采用3种弹性不同的针织牛仔面料制作女式牛仔裤,选定女式针织牛仔裤臀围线上5个不同压力测试点,以30名体型为160/68A的女大学生为试验对象,主观评价3种运动状态下牛仔裤的压力舒适性并实际测量其压力值,对主客观评价值进行相关性分析。结果表明,牛仔裤的压力负荷区集中在臀部的后面和侧面,前面所受压力较小;主观评价值与人体臀部后面和侧面压力值有较大负相关性,与臀部前面的压力值基本无关。 相似文献
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本研究采用密度泛函理论方法M06-2X,以6-311++G(d,p)为基组,对香豆素和7-氟-香豆素分子与甲醇(CH_3OH)形成的复合物进行了研究。结果表明,香豆素和7-氟-香豆素上有不同的氢键结合位点,吸电子的氟取代基的存在,对复合物的构型和稳定性均造成影响。应用分子中的原子(AIM)理论证明了复合物中氢键的存在。构型和振动频率分析的结果显示,CH_3OH形成氢键后,O-H键的键长伸长,伸缩振动频率红移。应用自然键轨道(NBO)理论对红移氢键的形成进行了解释。 相似文献