黄有为
- 作品数：2 被引量：7H指数：2
- 供职机构：常熟理工学院计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断被引量：2
- 2015年
- 为了能够有效地检测出无线传感器网络中的故障节点,并对故障节点进行准确的诊断,提出一种基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断算法。该算法采用有向图的知识构建网络节点的连接图,通过节点连接图来判定网络节点是否发生了故障,并采用隐Markov模型对故障节点状态进行预测,从而排除由于节点剩余能量不足而导致的误判。而在故障节点的诊断上,考虑到多种故障原因使得诊断方法复杂化,因此采用了多节点融合决策的故障节点诊断方法。该方法采用故障节点与其相邻节点之间同时进行故障验证,具有更低的运算量和准确度。实验仿真表明,该故障诊断方法在节点故障状态的正确划分率、误判率以及算法运行速度上都达到了较好的效果。
- 周剑赵根林黄有为
- 关键词：传感器节点故障诊断隐MARKOV模型
- 基于循环神经网络的金融数据预测系统被引量：5
- 2019年
- 金融预测旨在对金融历史数据进行分析,构建预测模型,并对未来数据走势作出预测。系统创新性地将最新的深度学习成果与金融预测相结合,提出使用循环神经网络预测金融数据变化的方法。首先介绍了近几年人工智能的突破性成果,以RNN相关技术为基础对系统进行设计,然后通过实验组展示系统预测效果,并对系统获得的结果数据,使用深度学习相关评估算法评估其预测准确性。实验评估结果表明,使用循环神经网络学习与分析历史数据,并将其模型用于预测未来金融数据走势的方案具有较高的可靠性与准确性。因此,深度学习在金融预测领域具有较大发展潜力。
- 黄有为高燕
- 关键词：神经网络RNN大数据金融预测
