人工股市（Artificial Stock Market，简称ASM）是模拟股市运作的一个程序。在这个电脑中的虚拟市场中，若干被称为交易者的人工智能程序(Agent)通过观察它们所在的数字世界中股价和股息的不断变换而做出预测，并且根据这些预测做出购买股票与否以及购买股票数量的决策。反过来，所有的交易者的决策又决定了股票的价格，这样，整个的股票交易市场就构成了一个自我封闭的计算系统。同时，这些交易者都具有学习的能力，可以根据以前预测的成功或者失败对自己的决策进行调整，并且通过一种被称为遗传算法的方法产生创新能力。总之，ASM是一个电脑中不断进化的虚拟股票市场！通过研究ASM，我们可以更好的理解现实世界的行为，并且它提供了一个很好的现实股市的隐喻。 备注：该程序运行需要有Swarm平台的支持，关于这个平台可以到http://www.swarm.org免费下载。
标签： Artificial Market Stock 人工
上传时间： 2013-12-11
上传用户：皇族传媒
The government of a small but important country has decided that the alphabet needs to be streamlined and reordered. Uppercase letters will be eliminated. They will issue a royal decree in the form of a String of B and A characters. The first character in the decree specifies whether a must come ( B )Before b in the new alphabet or ( A )After b . The second character determines the relative placement of b and c , etc. So, for example, "BAA" means that a must come Before b , b must come After c , and c must come After d . Any letters beyond these requirements are to be excluded, so if the decree specifies k comparisons then the new alphabet will contain the first k+1 lowercase letters of the current alphabet. Create a class Alphabet that contains the method choices that takes the decree as input and returns the number of possible new alphabets that conform to the decree. If more than 1,000,000,000 are possible, return -1. Definition
标签： government streamline important alphabet
上传时间： 2015-06-09
上传用户：weixiao99
支持向量机用于分类和回归，SVM的经典文献，搞机器学习的人必备文献。
上传时间： 2015-08-13
上传用户：ghostparker
在信息信号处理过程中，如对信号的过滤、检测、预测等，都要使用滤波器，数字滤波器是数字信号处理（DSP，DigitalSignalProcessing）中使用最广泛的一种器件。常用的滤波器有无限长单位脉冲响应（ⅡR）滤波器和有限长单位脉冲响应（FIR）滤波器两种[1]，其中，FIR滤波器能提供理想的线性相位响应，在整个频带上获得常数群时延从而得到零失真输出信号，同时它可以采用十分简单的算法实现，这两个优点使FIR滤波器成为明智的设计工程师的首选，在采用VHDL或VerilogHDL等硬件描述语言设计数字滤波器时，由于程序的编写往往不能达到良好优化而使滤波器性能表现一般。而采用调试好的IPCore需要向Altera公司购买。笔者采用了一种基于DSPBuilder的FPGA设计方法，使FIR滤波器设计较为简单易行，并能满足设计要求。
上传时间： 2014-01-21
上传用户：ruan2570406
人工股市（Artificial Stock Market，简称ASM）是模拟股市运作的一个程序。在这个电脑中的虚拟市场中，若干被称为交易者的人工智能程序(Agent)通过观察它们所在的数字世界中股价和股息的不断变换而做出预测，并且根据这些预测做出购买股票与否以及购买股票数量的决策。反过来，所有的交易者的决策又决定了股票的价格，这样，整个的股票交易市场就构成了一个自我封闭的计算系统。同时，这些交易者都具有学习的能力，可以根据以前预测的成功或者失败对自己的决策进行调整，并且通过一种被称为遗传算法的方法产生创新能力。
标签： Artificial Market Stock 人工
上传时间： 2015-10-15
上传用户：wangchong
基于libsvm，开发的支持向量机图形界面(初级水平)应用程序，并提供了关于C和sigma的新的参数选择方法，使得SVM的使用更加简单直观.参考文章 Fast and Efficient Strategies for Model Selection of Gaussian Support Vector Machine 可google之。
标签： libsvm
上传时间： 2015-10-16
上传用户：cuibaigao
GM(1,1)模型1-4 1：GM(1,1)模拟模型，在matlab中的输入方法为gm1（x），x指要模拟的序列。 2：GM(1,1)预测模型，在matlab中的输入方法为gm2（x，K），x指要模拟的序列，K指从以后序列第一个数据算起的第k个待预测数据。 3：GM(1,1)群模拟模型，在matlab中的输入方法为gm3（x），x指要模拟的序列。 4：GM(1,1)群预测模型，在matlab中的输入方法为gm4（x，K），x指要模拟的序列，K指从以后序列第一个数据算起的第k个待预测数据。 gm4对序列趋势比较好的数据预测效果较好，对上下变动的数据，特别是后4个数据趋势跟前面的数据相反的，预测效果很差。 gm2对上下变动的数据，预测效果比gm4好，但对趋势较好的数据，预测精度没有gm4高。 gm3比gm1模拟精度要高。 可以以x=[1 3 5 7 9 11 13 15]进行实验。x输入默认行向量。 所有程序在matlab6.0上调试通过。
上传时间： 2013-11-29
上传用户：jackgao
MSVM，svm的多分类问题实现，实现语言为c
标签： MSVM
上传时间： 2014-01-27
上传用户：evil
We have a group of N items (represented by integers from 1 to N), and we know that there is some total order defined for these items. You may assume that no two elements will be equal (for all a, b: a<b or b<a). However, it is expensive to compare two items. Your task is to make a number of comparisons, and then output the sorted order. The cost of determining if a < b is given by the bth integer of element a of costs (space delimited), which is the same as the ath integer of element b. Naturally, you will be judged on the total cost of the comparisons you make before outputting the sorted order. If your order is incorrect, you will receive a 0. Otherwise, your score will be opt/cost, where opt is the best cost anyone has achieved and cost is the total cost of the comparisons you make (so your score for a test case will be between 0 and 1). Your score for the problem will simply be the sum of your scores for the individual test cases.
标签： represented integers group items
上传时间： 2016-01-17
上传用户：jeffery
在信息信号处理过程中，如对信号的过滤、检测、预测等，都要使用滤波器，数字滤波器是数字信号处理（DSP，DigitalSignalProcessing）中使用最广泛的一种器件。常用的滤波器有无限长单位脉冲响应（ⅡR）滤波器和有限长单位脉冲响应（FIR）滤波器两种[1]，其中，FIR滤波器能提供理想的线性相位响应，在整个频带上获得常数群时延从而得到零失真输出信号，同时它可以采用十分简单的算法实现，这两个优点使FIR滤波器成为明智的设计工程师的首选，在采用VHDL或verilogHDL等硬件描述语言设计数字滤波器时，由于程序的编写往往不能达到良好优化而使滤波器性能表现一般。而采用调试好的IPCore需要向Altera公司购买。笔者采用了一种基于DSPBuilder的FPGA设计方法，使FIR滤波器设计较为简单易行，并能满足设计要求
上传时间： 2016-04-15
上传用户：gut1234567
