【摘要】样本分类一直是数据挖掘领域的研究热点,传统的样本分类是单标签分类,这类样本只与单个标签相关,然而现实生活中的样本往往同时属于多个范畴,对这类样本的处理被称为多标签学习问题。由于多标签数据的特殊性,使得传统的分类方法无法直接对其进行处理,因此人们相继提出了多种方法用于处理多标签数据分类,这些方法总体来说可以分为两类：基于问题转化的方法与基于算法转化的方法。基于问题转化的方法将多标签数据通过某 […]

【摘要】上个世纪八十年代，有效市场假设理论不能解释证券市场上出现反应不足和过度反应的异常现象。行为金融学者认为证券市场上出现反应不足和过度反应是因为投资者对于证券市场上的信息的认知存在偏差，证券投资者的反应不足和过度反应造成市场上的证券价格的动量效应和反转效应。无论是发达的欧美证券市场，还是发展中的我国证券市场，均存在动量效应和反转效应。本文以我国A股市场存在动量效应和反转效应为前提，考察传统动量 […]

【摘要】形状描述是图像处理与模式识别领域的重要研究内容,在目标识别、医学图像分析等领域具有广泛的应用。近年来,该领域的研究者们提出了多种不同的形状图像描述方法,但实际中物体的形状图像极易发生刚性以及非刚性变形从而使得这些描述方法在特定的场景下效果较差。形状的复杂网络描述方法是一种重要的形状描述与特征提取方法。该方法属于基于边界的形状描述方法,仅考虑形状边界点之间的相对位置,不考虑形状图像的内部信息 […]