检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈俐名 黄诗茹 修保新[1] 周鋆 Chen Liming;Huang Shiru;Xiu Baoxin;Zhou Yun(Science and Technology on Information Systems Engineering Laboratory,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China)
机构地区:[1]国防科技大学信息系统工程重点实验室
出 处:《南京师范大学学报(工程技术版)》2019年第3期8-14,共7页Journal of Nanjing Normal University(Engineering and Technology Edition)
基 金:国家自然科学基金(61703416);湖南省自然科学基金(2018JJ3614)
摘 要:提出了基于串行分类算法的不平衡时间序列多分类方法,并以“上证50指数”15 min交易数据为例,进行了实验检验与结果分析.结果表明,在多数情况下,串行分类算法比单一算法有更高的准确率、召回率和F1值,可以更有效解决不平衡时间序列多分类问题.This paper proposes a multi-classification method of imbalanced time series based on two-steps classification algorithm,and takes the 15-minutes trading data of“Shanghai Stock Exchange 50 index”as an example to conduct an experimental test and analysis.The results show that,in most cases,the two-steps classification algorithm has a higher accuracy,recall rate and F1 value than the single algorithm,and that it can solve the problem of multiple classification of unbalanced time series more effectively.
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.222