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1.
2.
3.
The trend prediction of the stock is a main challenge. Accidental factors often lead to short-term sharp fluctuations in stock markets, deviating from the original normal trend. The short-term fluctuation of stock price has high noise, which is not conducive to the prediction of stock trends. Therefore, we used discrete wavelet transform (DWT)-based denoising to denoise stock data. Denoising the stock data assisted us to eliminate the influences of short-term random events on the continuous trend of the stock. The denoised data showed more stable trend characteristics and smoothness. Extreme learning machine (ELM) is one of the effective training algorithms for fully connected single-hidden-layer feedforward neural networks (SLFNs), which possesses the advantages of fast convergence, unique results, and it does not converge to a local minimum. Therefore, this paper proposed a combination of ELM- and DWT-based denoising to predict the trend of stocks. The proposed method was used to predict the trend of 400 stocks in China. The prediction results of the proposed method are a good proof of the efficacy of DWT-based denoising for stock trends, and showed an excellent performance compared to 12 machine learning algorithms (e.g., recurrent neural network (RNN) and long short-term memory (LSTM)).  相似文献   
4.
To systematically evaluate the quality of SiNx films in multi-stacked structures, we investigated the effects of post-deposition annealing (PDA) on the film properties of SiNx within the SiO2/SiNx/SiO2/Si stacked structure by performing X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), X-ray reflectivity (XRR), Fourier transform infrared (FT-IR) spectroscopy, and scanning transmission electron microscope–electron energy loss spectroscopy (STEM-EELS) analyses. The XPS results showed that PDA induces the oxidation of the SiNx layer. In particular, new finding is that Si-rich SiNx in the SiNx layer is preferentially oxidized by PDA even in multi-stacked structure. The XRR results showed that the SiNx layer becomes thinner, whereas the interface layer between the SiNx layer and Si becomes thicker. It is concluded by STEM-EELS and XPS that this interface layer is SiON layer. The density of N–H and Si–H bonding within the stacked structure strongly depends on the PDA temperature. Our study helps elucidate the properties of SiNx films in stacked structures from various perspectives.  相似文献   
5.
通过离散时间量子随机行走的框架,我们研究了在N叉树上的离散时间量子随机行走,该框架不需要硬币空间,仅仅只需要选择一个除了酉性再无其它限制的演化算子,并且包含了使用再生结构的轨道枚举和z变换.作为结果,我们在封闭形式中计算了在根处的振幅的生成函数.  相似文献   
6.
针对大白菜农药残留传统化学检测手段存在前期处理过程繁琐、检测周期长等不足,提出了一种快速无损识别大白菜农药残留种类的方法。以1组无农药残留和4组含有均匀喷洒农药(毒死蜱、乐果、灭多威和氯氰菊酯)的大白菜样本为研究对象(药液浓度配比分别为0.10,1.00,0.20和2.00 mg·kg-1),经12小时自然吸收后,利用高光谱成像系统获取400~1 000 nm高光谱图像,并选取ROI感兴趣区域后经多元散射校正(MSC)预处理;分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、主成分分析算法(PCA)和离散小波变换(DWT)降维(分别基于db1,sym2,coif1,bior2.2和rbio1.5小波基函数);最后,将降维后的高光谱数据分别输入卷积神经网络(CNN)、多层感知机(MLP)、K最邻近算法(KNN)和支持向量机(SVM)建立模型并比较。结果显示,CNN,MLP,KNN和SVM算法均在降维算法DWT(小波基函数及变换层数分别为coif1-2,coif1-4,bior2.2-2和sym2-2)取得最优总体精度分别为91.20%,83.20%,66.40%和90.40%,Kappa系数分别为0.89,0.79,0.58和0.88,预测集用时分别为86.01,63.23,20.02和14.03 ms,总体精度和Kappa指标均优于基于CARS和PCA降维算法建模结果。可见,高光谱与离散小波变换和卷积神经网络相融合显著提高分类识别精度,改善“休斯”现象,为实现无损和快速检测识别大白菜农残提供一个新的方法。  相似文献   
7.
当初值不光滑时,时间分数阶齐次扩散方程数值方法的精度会下降.为了得到高阶时间收敛格式,提出加权移位的Grünwald-Letnikov的修正格式,运用Lubich的修正方法,得到非光滑时间分数阶齐次扩散方程的收敛阶仍为O(k2).最后,通过数值算例验证了数值计算结果与理论计算结果一致.  相似文献   
8.
The pivotal aim of the present work is to find the numerical solution for fractional Benney–Lin equation by using two efficient methods, called q ‐homotopy analysis transform method and fractional natural decomposition method. The considered equation exemplifies the long waves on the liquid films. Projected methods are distinct with solution procedure and they are modified with different transform algorithms. To illustrate the reliability and applicability of the considered solution procedures we consider eight special cases with different initial conditions. The fractional operator is considered in Caputo sense. The achieved results are drowned through two and three‐dimensional plots for different Brownian motions and classical order. The numerical simulations are presented to ensure the efficiency of considered techniques. The behavior of the obtained results for distinct fractional order is captured in the present framework. The outcomes of the present investigation show that, the considered schemes are efficient and powerful to solve nonlinear differential equations arise in science and technology.  相似文献   
9.
种子的萌发是种子生命历程中的主要组成部分之一,了解种子萌发过程中经历的生理生化变化,准确确定种子的活力,对农业生产很重要,因而,研究种子萌发有重要意义。采用傅里叶变换红外光谱结合曲线拟合研究不同萌发程度的水稻种子,以探寻种子贮藏物质动员情况,对不同萌发时间的水稻种子进行傅里叶变换红外光谱、二阶导数光谱、二维相关红外光谱和曲线拟合研究。结果显示,原始红外光谱整体相似,光谱反映出水稻种子的主要贮藏物质为淀粉、蛋白质和脂肪;吸收峰强度比A1 659/A1 019A1 740/A1 019A1 157/A1 019A1 157/A1 081随萌发时间的增加而降低。814~1 000和1 028~1 340 cm-1范围内的二维相关红外光谱结果显示自动峰个数和最强自动峰的位置、强度随种子萌发时间的增加而变化,表明种子在萌发过程中糖类和蛋白质发生变化。二阶导数光谱在1 200~950 cm-1范围内出现七个峰,其中988 cm-1处的峰随萌发时间的增加向较高波数蓝移,而1 053和1 158 cm-1处的峰向较低波数红移,表明水稻种子在萌发过程中多糖的结构和含量可能发生了变化;在1 700~1 600 cm-1范围内出现九个峰,其中1 641和1 692 cm-1处的峰呈现随萌发时间的增加红移到较低波数的趋势,表明水稻种子在萌发过程中蛋白质的结构和含量可能发生了变化;在1 800~1 700 cm-1范围二阶导数光谱仅观察到1 712和1 744 cm-1处的两个峰,其中1 744 cm-1由脂类物质C═O伸缩振动引起,为脂肪的特征峰。为进一步研究水稻种子萌发过程中贮藏物质的具体变化,以二阶导数光谱确定的子峰位置和数目为依据,对原始红外光谱的1 200~950与1 800~1 600 cm-1区域进行曲线拟合分析。曲线拟合结果显示,随萌发时间的增加,多糖和蛋白质的相对含量总体上呈现下降趋势,脂肪的相对含量先降后升。研究表明,傅里叶变换红外光谱结合曲线拟合可作为研究种子萌发的有效手段。  相似文献   
10.
潮滩沉积物水分的分布在空间和时间上会有很大的变化,含水量的变化会导致沉积物中生源要素含量的变化。因此,实时、准确、快速的监测潮滩沉积物含水量,对了解潮滩的各种特性,掌握潮滩生源要素信息,潮滩资源的开发有着重要意义。采集青岛市东大洋村潮间带的沉积物115份,分别测定新鲜样品、风干4周、风干8周样品的可见近红外光谱和含水量。以db10小波基和sym6小波基对原始光谱进行小波变换,采用偏最小二乘回归建立潮滩沉积物含水量模型。通过10阶小波变换获取原始光谱的低频信息An和高频信息Dn(n=1, 2, …,10),通过原始光谱S分别与高频信息Dn做差值,得到S-Dn,对AnDnS-Dn建立潮滩沉积物含水量模型,并对模型结果进行分析。原始光谱建立模型的R2p为0.841,RMSEP为2.767,RPD值为2.481。通过对db10小波基变换后的低频和高频信息分析,无用信息主要集中在D3D4,去除D3D4建立的含水量模型,相比于原始光谱模型精度有明显提高,R2p为0.878,RMSEP为2.501,RPD值为2.749;通过sym6小波基变换后进行分析,无用信息主要集中在D5D9,去除D5和D9建立含水量模型与原始光谱模型相比,精度也有一定提高,R2p为0.87,RMSEP为2.475,RPD值为2.768。因此通过小波变换对原始光谱划分低频信息和高频信息进行分析,能够有效找到潮滩沉积物含水量的干扰信息,实现特征信息提取,从而建立准确度更高的潮滩沉积物含水量模型,为潮滩沉积物含水量实时、动态监测提供理论基础。  相似文献   
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