财务风险识别的研究具有十分重要的意义，针对当前财务风险识别方法存在误差大、效率低等弊端，以提高财务风险识别正确率为目标，提出了模式识别技术的财务风险识别方法。对当前各种财务风险识别方法进行分析，找到引起财务风险识别效果不理想的原因，引入模式识别技术中的在线极限学习机描述财务风险变化特点，并建立财务风险识别模型，采用具体实例与其他财务风险识别方法进行了对比实验。结果表明，文中方法减少了财务风险出现误识的概率，财务风险识别正确率得到了明显的改善，财务风险识别速度加快，具有较明显的优势。

虽然无先导卡尔曼UKF滤波技术在性能上要优于一阶线性化的扩展卡尔曼滤波EKF技术, 但是对于改进型Logistic混沌映射的扩频通信系统, UKF运算时间长, 算法复杂。针对上述缺点以及改进型Logistic映射的泰勒展开式最高项为二阶的特点, 提出将二阶EKF运用到接收系统中, 该接收系统能精确到泰勒展开式的二阶, 达到与UKF相同的性能。相比UKF的复杂算法更加简单, 运算速度也更快。仿真实验表明, 虽然二阶EKF与UKF的误码率相同, 但在运算速度与复杂度方面均优于UKF。

时间序列建模及预测一直是学术研究和实际应用领域的研究热点。模糊逻辑系统可以将数据和语言 两类信息以规则的形式表达出来,并转换为可以在计算机上运行的算法,在许多领域中得到了应用。利用 MATLAB模糊推理系统的图形用户界面(GUI)设计的一型模糊逻辑系统可以解决很多实际问题。本文选取道・琼斯每日收盘的指数为数据,利用MATLAB工具设计一型模糊逻辑系统,研究道・琼斯指数的时间序列预测问题,并应用模糊逻辑工具箱对道・琼斯指数的时间序列预测问题进行仿真研究。研究结果表明,所设计的一型模糊逻辑系统应用 于时间序列

足球预测 SoccerPredictor使用机器学习来预测英超联赛的比赛结果，重点是预测胜负（对应于对双倍机会的押注）。 预测以非常规方式建模为时间序列分类。 将为每个团队创建一个神经网络模型，并同时对其进行训练。 注意：请记住，由于我没有发布数据集，因此您将无法进行实际的培训。 如果您想对其进行测试，则必须自己组装。 提供更有趣功能的网站很难抓取，但绝对有可能。 因此，如果您想构建类似的东西或者只是看看我是如何实现各种东西的，则可以将其作为主要灵感。 如果没有数据集，则只能对附加的文件集进行可视化和回测。 这主要用于演示目的。 请参考随附的以获取有关该程序如何工作的更多信息。 结果 在测试期间，获得的最佳结果是利润1069 % ，预测精度约为90 % ，ROI为33.4 % 。 测试期间的时间跨度为113天，押注了150场比赛中的32场。 安装 运行该程序需要手动安装，例如：

易语言修改硬盘卷序列号源码系统结构:GetDiskInfo,GetSerial,ChangeNt,十六到十,GetVolumeInformation,CreateFile,CloseHandle,ReadFile,SetFilePointer,WriteFile, ======窗口程序集1 || ||------__启动窗口_创建完毕 ||

５.功率谱密度 M序列的功率谱

VB加密实现注册码序列号验证实例，VB使用加密方法实现的软件序列号验证实例，相对不加密的序列号，当然可以提高可靠性，程序包中含有两个源程序，一个是注册程序，一个是序列号生成程序，你可以对照学习一下。注册程序可能有少许错误，不过修正方法应该很简单。

wpf利用png序列图实现透明窗口动画，png序列图是通过Flash导出

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黄土时间序列的季节性分解 Seasonal-Trend-Loess（STL）算法将时间序列分解为季节，趋势和残差成分。 该算法使用（ 为原始论文）来平滑循环子序列（例如，下例中所示的CO 2数据中的所有January值）。 从信号中去除季节性之后，对余数进行平滑处理（分多个步骤）以找到趋势。 重复此过程，并可能包括利用Loess的加权最小二乘法基础进行的鲁棒性迭代，以消除异常值的影响。 详细信息在进行了描述。 stl-decomp-4j是可从获得的原始Ratfor / Fortran的Java端口（为；也包含在examples/StlPerfTest/fortran_benchmark ），已扩展为支持局部二次插值。 stl-decomp-4j期望间隔均匀的数据且没有缺失值，类似于原始的Fortran版本（以及和版本，它们都在后台使用原始的Fortran版本）。 查看了解TODO等。