文件名称：用卷积滤波器matlab代码-IF2CNN:IF2CNN
文件大小：289KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 06:34:24
系统开源
用卷积滤波器matlab代码IF2CNN：通过集成迭代过滤和卷积神经网络，实现非平稳时间序列特征提取。 该手稿已于2020年7月1日提交给具有应用程序的专家系统。 要求 语言：Python 2.7.15，Matlab R2014b Python程序所依赖的库：Numpy，Keras和Scikit-Learn 主要代码文件的描述 ./src/if2cnn.py，IF2CNN的主要代码，可以自适应地从非平稳时间序列中提取特征。 ./src/fnn.py，[1]中提出的预测算法的实现。 ./src/FIF，该目录包含[2-3]中提出的基于快速迭代滤波（FIF）的信号分解技术的代码。 ./src/sliding_if.m，使用基于FIF的信号分解技术来生成样本，这些样本作为输入被馈送到IF2CNN中。 参考 [1] F. Zhou，H。Zhou，Z。Yang和L. Yang，“ EMD2FNN：结合经验模式分解和基于因子分解机的神经网络的股票市场趋势预测策略，”《专家系统与应用》，第1卷，第1期。 115，第136–151页，2019年。 [2] A. Cicone，J。Liu和H. Zhou
【文件预览】：
IF2CNN-master
----.gitmodules(76B)
----data()
--------nasdaq.csv(26KB)
--------nq_label_for_cnn.csv(8KB)
--------nq_feat_for_cnn.csv(682KB)
----src()
--------fnn.py(5KB)
--------MyLayer.py(2KB)
--------sliding_if.m(906B)
--------FIF()
--------if2cnn.py(5KB)
----README.md(2KB)