宋恒 作品数:32 被引量:62 H指数:5 供职机构: 中国人民解放军海军航空工程学院电子信息工程系 更多>> 发文基金: 中国博士后科学基金 国家自然科学基金 国家部委资助项目 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 兵器科学与技术 经济管理 更多>>
基于聚类技术的股市基本趋势规律挖掘 被引量:10 2006年 提出采用技术指标构造特征空间,在特征空间上用模糊核聚类算法寻找股市规律的股市技术分析方法。对1997年以来的沪深大盘指数进行了实证分析检验,识别出了市场基本趋势的演化规律,显示出该方法具有长期预测市场发展方向的能力。 张杨 宋恒关键词:股票 聚类 基于非单点模糊正则网络的图像预测编码 2006年 提出了一种利用非单点模糊正则网络构建预测器的图像压缩预测编码算法。该算法将非单点模糊化技术引入正则神经网络,在自学习的过程中,能够自动滤除训练数据中的噪声,获取准确的信息。通过仿真试验,并与传统预测编码方法、神经网络预测编码方法进行比较,结果证明该算法具有抗干扰能力强、预测精度高、恢复图像效果好等突出优点。 史耀媛 宋恒关键词:神经网络 相空间重构 基于神经模糊推理系统的混沌序列产生模型 2004年 结合神经网络和模糊系统两者的优点,首次提出并建立了基于自适应神经模糊推理系统的混沌序列产生模型,其中系统适配参数的搜索运用遗传算法来实现.对该模型产生的混沌序列相关性、平衡性进行了检验.结果表明,其性能均达到或优于由混沌映射直接产生的混沌序列,且具有很高的复杂度,适合作为扩频通信应用的伪随机码. 孙蛟 杜兴民 宋恒关键词:混沌序列 相空间重构 遗传算法 基于小波核支持向量机的均衡器研究 被引量:1 2009年 针对通信系统实时性处理要求,提出了一种快速收敛的支持向量机(support vector machine,SVM)均衡器。该方法以支持向量机为框架,利用判决反馈信号构造SVM的训练样本数据,采用小波核函数,并自适应调整核函数中的伸缩因子,得到具有跟踪能力的自适应SVM均衡器。通过仿真实验,并与采用高斯核函数的支持向量机均衡器进行比较,结果证明该方法提高了收敛速度。 许悦雷 李璟旭 马时平 宋恒关键词:均衡器 支持向量机 核函数 小波变换 基于支持向量机的股市时间序列预测算法 被引量:11 2008年 针对股市时间序列预测的特点,提出了基于SVM的股市时间序列预测算法。设计了SVM的在线训练算法,并设计了遗传算法自动调整SVM的核参数,实现了基于SVM的股市时间序列预测算法在线调整的完全智能化。通过实证分析,以及同BP神经网络方法的比较,结果证明该算法具有预测精度高、参数调整智能化等优点。 杨稣 史耀媛 宋恒关键词:支持向量机 遗传算法 股市 时间序列预测 基于SRM准则的恒模盲均衡器 2009年 针对在有限样本条件下恒模算法无法保证代价函数的经验风险与期望风险收敛到一致的问题,提出了一种基于结构风险最小化(SRM)准则的恒模盲均衡器(Structural risk minumum-contant model blind equalier,SRM-CMBE)。该方法利用信号的恒模特性,在高维特征空间中以SRM为准则构造代价函数,采用核方法实现计算,并结合Kumar快速算法和静态迭代学习算法在线跟踪信道,能够在小样本条件下有效保证代价函数的经验风险收敛到期望风险。通过仿真实验,并与标准恒模盲均衡器(Constant model blind equalizer,CMBE)和修正的恒模盲均衡器(Modified-constant model blind equalizer,M-CMBE)进行比较,结果证明该方法的非线性均衡性能最佳。 宋恒 马时平 王红星 毛忠阳 韩云涛关键词:均衡器 盲均衡 结构风险最小化 基于模式识别技术的股票市场技术分析研究 被引量:8 2004年 研究从统计模式识别的角度出发,智能的利用技术指标作股市技术分析。利用处理后的一些技术指标形成特征空间,在特征空间上用聚类技术寻找股市规律。所用聚类算法是根据股市特点设计的一种较适宜的模糊主轴核聚类算法。通过大盘和个股实例分析,该方法能降低传统技术分析的难度和潜在主观性,并能较充分利用历史数据包含的信息,对市场趋势作出客观分析。 宋恒 张杨关键词:模式识别 股票市场 聚类技术 采用SRM准则设计的自适应均衡器 2009年 针对衰落信道造成的非平稳均衡问题,提出采用结构风险最小化(SRM)准则来扩展设计横向均衡器的思想和方法,理论分析和仿真实验均证实:当学习信息充分时,采用SRM准则的均衡器收敛于Wiener最优解;当学习信息不充分时,采用SRM准则的均衡器与采用最小二乘(LeasteSquares,Ls)准则的自适应均衡器相比性能有一定程度提高。 宋恒 毛忠阳 王红星 许静关键词:均衡器 非平稳 结构风险最小化 无线通信 基于非单点模糊支持向量机的判决反馈均衡器 被引量:5 2008年 该文提出了一种具有较强抗突发干扰能力的非单点模糊支持向量机判决反馈均衡器。该方法以支持向量机为框架,采用具有前置滤波特性的非单点模糊高斯核函数,利用梯度下降法调整核函数中的可调参数。通过仿真实验,并与支持向量机判决反馈均衡器和传统判决反馈均衡器进行比较,结果证明该方法具有优良的非线性均衡能力和抗突发干扰能力。 宋恒 王晨 马时平 左继章关键词:模糊系统 支持向量机 均衡器 判决反馈 基于进化ANFIS的短波通信频率参数预测 被引量:3 2006年 该文提出并设计了一种利用神经模糊推理系统建模的短波通信频率参数预测模型。该模型以模糊系统为平台,利用自学习算法训练建立推理规则,采用并行自适应遗传算法进化调整系统内部参数。通过ff0F2实测数据仿真试验,并与神经网络方法、混沌和神经网络相结合方法进行比较,结果证明该模型具有预测精度高、收敛速度快、全局收敛性好、内部参数调整智能化等突出优点。 宋恒 左继章 周红建关键词:短波通信 相空间重构