【摘 要】
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针对股市存在伪分型且分型数据集的类别样本不平衡问题，提出了一种结合缠论和深度学习的拐点预测方法（SMOTE-FLCN-WSVM）。在缠论的基础上，对数据集进行拐点的标注。深度学习模型从数据、特征以及分类算法三个层面对不平衡问题进行改进。首先采用SMOTE过采样算法对数据集进行预处理；再针对不平衡数据集特征提取困难的问题，使用引入Focal Loss的卷积神经网络挖掘数据的深层特征；然后利用引入类别
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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国家社会科学基金（19BGL054）；
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针对股市存在伪分型且分型数据集的类别样本不平衡问题，提出了一种结合缠论和深度学习的拐点预测方法（SMOTE-FLCN-WSVM）。在缠论的基础上，对数据集进行拐点的标注。深度学习模型从数据、特征以及分类算法三个层面对不平衡问题进行改进。首先采用SMOTE过采样算法对数据集进行预处理；再针对不平衡数据集特征提取困难的问题，使用引入Focal Loss的卷积神经网络挖掘数据的深层特征；然后利用引入类别权重参数的支持向量机对提取的特征进行分类。实验从实用性与有效性出发，选择绝对收益、相对收益与准确率对模型进行对比实验与收益评估。实验结果表明，所提模型具有可行性与实际应用价值。
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