肖宏旺
- 作品数：5 被引量：55H指数：2
- 供职机构：合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于MF-DFA的股票时间序列聚类分析及其应用被引量：1
- 2013年
- 多重分形消除趋势波动分析法(MF-DFA)不仅能够去除股票时间序列的长期趋势波动,还能够精确反应股票时间序列的多重分形特性。首先利用MF-DFA方法对股票时间序列进行多重分形分析,结果表明,相比标准多重分析,MF-DFA方法更能反映时间序列的多重分形特性。其次,定义一种以多重分形谱参数作为相似性度量函数的聚类方法对股票时间序列进行聚类。最后,在Markowitz提出的"期望均值收益—收益方差"(M-V)模型的基础上,把聚类结果运用股票投资组合当中。采用上海证券市场28支股票进行实验验证表明,在给定的收益率下,采用基于多重分形谱参数的聚类方法的股票组合可以得到比随机组合更小的风险水平。
- 袁杰薛永坚肖宏旺
- 关键词：时间序列聚类投资组合
- 面向数据中心虚拟机部署的智能优化策略被引量：2
- 2015年
- 虚拟机部署问题是影响数据中心性能的关键问题之一.文中综合考虑资源损耗、系统功耗和负载均衡度,提出面向数据中心虚拟机部署的智能优化策略.该策略首先建立虚拟机部署优化的多目标数学模型,然后将虚拟机部署问题抽象为装箱问题,最后提出基于改进的自适应离散型人工萤火虫群优化算法的优化策略.仿真实验表明,文中的自适应离散型人工萤火虫群优化算法具有较强的鲁棒性和较快的收敛速度,提出的智能优化策略能有效解决虚拟机部署问题.
- 倪志伟梁婷伍章俊肖宏旺
- 关键词：装箱问题
- 基于改进离散型萤火虫群优化算法和分形维数的属性选择方法被引量：30
- 2013年
- 属性选择是数据挖掘领域中数据预处理的一个重要方法.文中提出一种融合离散型萤火虫群优化算法(DGSO)与分形维数的属性选择方法.该方法以分形维数作为属性子集的评估度量准则,以DGSO作为搜索策略.为分析该方法的可行性和有效性,采用6个UCI数据集进行实验.结合10-fold交叉验证和SVM对属性选择前后的分类准确率进行分析,并进行搜索策略和评估度量准则间的性能对比及详细的参数分析.结果表明该方法具有较高的可行性和有效性.
- 倪志伟肖宏旺伍章俊薛永坚
- 关键词：分形维数
- 基于流形学习的多核SVM财务预警方法研究被引量：25
- 2014年
- 在进行财务困境预测时,为了客观全面地反映企业的财务状况,纳入较多的预警指标,数据集维度将变得很大,传统方法求解此类问题效果并不理想.流形学习处理高维数据具有较好的降维效果,多核SVM对于分布不平坦的数据具有很好的分类性能.基于此,提出了"流形学习+多核SVM"的混合算法财务预警模型,该模型适用于具有大量指标集的财务预警.实验结果表明,与传统预警方法相对比,其具有更优的预测性能.
- 倪志伟薛永坚倪丽萍肖宏旺
- 关键词：财务困境预测流形学习多核学习
- 基于分形维数的数据预处理方法研究
- 肖宏旺
- 文献传递网络资源链接
