陈洋洋
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：长江大学信息与数学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 幂级数逐项求导或积分后收敛半径不变的新证法
- 2015年
- 要]运用数列极限的理论建立了关于数列上、下极限的相关命题,应用该命题和Cauchy-Hadamard定理的逆定理,给出了幂级数∞∑n=0anxn逐项求导、逐项积分后所得新的幂级数∞∑n=1nanxn-1和∞∑n=0ann+1xn+1收敛半径不变的性质的一个新的证明方法。该证明方法较传统的证明(基于Abel定理与正项级数的比较判别法)更为简洁。上述关于实幂级数结论的证明方法,可以推广到复幂级数上去。
- 宋述刚陈洋洋邹健曾祥洲
- 关键词：下极限幂级数
- 基于概率神经网络的期货交易趋势识别及交易系统信号的优化
- 2016年
- 无论是技术面还是基本面分析,都是对于市场走势的一种预测。这种预测的基础就是以原有的已经发生过的市场条件作对比,当与以往交易条件重合率达到一定程度的时候,就会认为同样的趋势会再次发生。基于概率神经网络,选取数据为大连交易所豆粕主连的日线交易数据,采用小周期交易趋势(即5交易日数据)为交易趋势基础形态,数量化各交易形态,分为9种主要交易形态,利用PNN网络进行分类识别,判断趋势的重合率为多少。试验数据结果显示分类结果良好,识别准确度达到91.67%,达到要求。利用Matlab试验结果做出程序化交易系统趋势信号指标,并根据趋势指标进行程序化的交易信号优化与决策。
- 陈洋洋宋述刚
- 关键词：概率神经网络
