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[学位论文] 作者：程孟菲,
来源：西安电子科技大学 年份：2023
在众多领域存在大量的时间序列数据,如金融、医疗、交通、天气等,如何从历史数据中获得更可靠的、更准确的关键信息,并为人们的决策提供支持,引起了学者们的关注与研究。基于深度学习的数据融合算法能从多源数据自动提取特征,有效弥补单一来源数据的缺陷。经典......
[期刊论文] 作者：程孟菲, 高淑萍,
来源：计算机工程与应用 年份：2022
股票市场不仅是上市公司的重要融资渠道，也是重要的投资市场，股票预测一直受到人们的关注。为了充分利用来自不同股票价格的信息，提高股票的预测效果，提出一种多尺度股票价格预测模型TL-EMD-LSTM-MA（TELM）。TELM模型通过经验模态分解将收盘价分解为多个时间尺度分量，不......
[期刊论文] 作者：张巧灵,高淑萍,何迪,程孟菲,
来源：应用数学和力学 年份：2021
针对传统的数据融合算法对高噪声、大规模、数据结构复杂的时间序列数据融合性能较差的问题,该文提出了一种混合神经网络的数据融合算法(即SCLG算法).SCLG算法的思想如下:首...
[期刊论文] 作者：高淑萍,赵清源,齐小刚,程孟菲,,
来源：智能系统学报 年份：2021
针对神经网络结构的特征提取能力不足以及在包含复杂图像特征的数据集上分类准确率不高的问题,本文提出了一种对MobileNet神经网络的改进策略(L-MobileNet)。将原标准卷积形式替换为深度可分离卷积形式,并将深度卷积层得到的特征图执行取反操作,通过深度卷积融......
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