基于高斯过程回归的上市股价预测模型

在新股上市价格的科学优化预测问题的研究中,由于金融数据复杂,特别是新股价格存在极强的无序性。传统股票价格预测方法只能采用线性变化规律进行准确预测,无法对非线性股票价格进行有效建模,降低股价预测精度。为了提高股票价格预测精度,提出一种高斯过程回归的新股上市价格预测模型,通过提取影响新股上市价格形成的指标因素,用其训练纳斯达克(NASDAQ)新股上市价格的历史数据,以粒子群算法优化高斯过程的超参数来预测新股上市价格。将8家公司的上市股票作为实例进行分析,预测结果表明,高斯过程回归的方法提高股票价格预测精度,能够有效地适用于新股上市价格预测。     

基于虚拟三面体的摄像机与二维激光测距仪外参数最小解标定新算法

摄像机与激光测距仪(Camera and laser rangefinder, LRF)被广泛应用于机器人、移动道路测量车、无人驾驶等领域. 其中, 外参数标定是实现图像与LIDAR数据融合的第一步, 也是至关重要的一步. 本文提出一种新的基于最小解(Minimal solution) 外参数标定算法, 即摄像机与激光仅需对标定棋盘格采集三次数据. 本文首次提出虚拟三面体概念, 并以之构造透视三点问题(Perspective-three-point, P3P)用以计算激光与摄像机之间的坐标转换关系.相对于文献在对偶三维空间(Dual 3D space) 中构造的P3P问题, 本文直接在原始三维空间中构造P3P问题, 具有更直观的几何意义, 更利于对P3P问题进行求解与分析. 针对P3P问题多达八组解的问题, 本文还首次提出一种平面物成像区域约束方法从多解中获取真解, 使得最小解标定法具有更大的实用性与灵活性. 实验中分别利用模拟数据与真实数据对算法进行测试.算法结果表明, 在同等输入的条件下, 本文算法性能超过文献中的算法. 本文所提的平面物成像区域约束方法能从多解中计算出真解, 大大提高了最小解算法的实用性与灵活性.     

一种改进的基于广义后缀树的文本聚类算法

分析了基本STC算法存在的三个缺点,即不能有效处理包含文本数目差距较大但具有包含关系的节点,不能有效处理包含文本相似但主题不同的节点,缺乏有效的类别标识提取算法．针对以上问题,在综合考虑主题相似性以及文本包含相似性的基础上,给出了改进的用于基类合并的相似度公式,并提出了基于信息增益的类别标识提取算法．为了进一步提高聚类效率,给出了一种简单有效的用于基类选择的测度,用来排除一些无意义的广义后缀树节点．实验结果表明,所提算法不仅可以有效提高STC算法的聚类准确度,而且可以对聚类结果进行有效的类别标识．     

基于LM算法的神经网络语音识别

由于语音识别中朵用标准BP算法存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题，提出一种基于稳定、快速的Levenberg-Marquardt算法的神经网络语音识别方法，主要包括语音信号预处理、特征提取、网络结构优化设计、网络学习训练和语音识别等过程。其中网络隐含层节点数的选取采用黄金分割优选法。试验仿真表明，LM算法明显提高了网络训练速度，减少了训练时间，其效果优越于标准BP算法。     

KL变换在位场数据处理中的应用

应用KL变换方法在位场数据处理中消除信号频段上的干扰噪声,确定出信号和随机噪声所对应的特征范围,提取信号特征并重构数据,使随机噪声的影响降到最低限度,从而提高信噪比。     

浅谈石油测井仪器的技术创新

运用现代科学技术革命思想，根据测井技术的特点对测井仪器创新进行了分类，概括和强调了当前市场急需的具有前景的各种测井仪器，阐述了实现测井技术创新的条件和环境，提出了加快测井仪器创新的具体措施。     

激光光纤核测井技术

激光具有亮度高,单色性、方向性和相干性好,穿透性强等特点。而光纤具有传输频带宽、损耗极低、直径细、质量轻、可挠性好、不受电磁干扰,以及绝缘、耐水性优良等优点。随着激光技术和光纤技术的发展,各种激光光纤传感器层出不穷。利用激光光纤技术进行石油测井开辟了测井技术特别是光学测井向前发展的又一重要途径。文章着重介绍了国内外激光光纤核传感器的研究情况以及激光光纤技术在石油核测井中的应用前景。     

改进的RVM在肺结节检测中的研究与应用

在模式识别问题中,相关向量机（RVM）作为一种新的机器学习方法备受关注,近年来,多核RVM方法的提出使得RVM得到更广泛的应用。多核RVM模型中核参数的取值及不同核函数组合权重系数的取值对模型分类性能至关重要,然而在实际应用中其值却多由经验值给定而非定量分析计算得到。为此,对基于粒子群算法（PSO）及基于二阶锥规划（SOCP）的多核RVM参数优化模型进行研究,构造合理的核函数组合,并给出快速求解方法。最后将该方法应用到肺结节检测中,采用公共数据集LIDC中的肺部CT图像,通过图像处理模块,提取候选结节的特征信息,利用改进的多核RVM模型对肺结节进行分类验证。实验结果表明,与基于PSO的多核RVM模型相比,基于PSO与SOCP相结合的多核RVM模型不仅提高了运算效率而且取得了更好的分类性能。     

声波变密度测井信息处理与实现

声波变密度测井（ＶＤＬ）是固井中记录声波全波列幅度与时间的重要测井方法，通过简洁的信息处理技术，用汇编语言实现ＶＤＬ信息的记录，完全满足实时处理的需要，试验结果表明其应用效果显著。