实验结果表明，插值微分型谐波检测方法能够更准确地识别并提取出谐波成分，特别是在光照强度和温度变化较大的情况下，该方法能够更细致地捕捉谐波成分的变化规律。通过插值微分型谐波检测方法，我们能够更准确地量化这些影响因素对电能质量的具体影响，为后续的电能质量治理提供了有力的数据支持。在实际应用中，我们利用改进后的Bi-LSTM模型对光伏并网系统的谐波电流进行了预测，并根据预测结果进行了谐波补偿验证。该方法

这种方法首先对输入特征和模型输出之间的相关性进行分析，然后根据相关性的程度向特征注入不同水平的噪声，以此来保护数据的隐私性。这种方法的关键在于，它将噪声的添加过程与模型训练过程分离，从而避免了隐私预算在训练过程中的累积，为模型训练预留了更多的空间。在将更新后的模型参数上传至服务器之前，向参数中注入自适应噪声，以此来掩藏各客户端的贡献，保护数据的隐私。实验结果表明，该方法在较小的隐私保护水平下，能够

在二分类的基础上，为了进一步细分桥梁缺陷类型，本文提出了一种基于注意力的特征分离多分类桥梁缺陷检测模型。该系统利用自主设计的桥梁图像数据采集云台，实地采集桥梁缺陷图像数据集，并分别用于训练模型二分类和多分类网络模型。实验结果表明，该多分类模型在桥梁缺陷检测中取得了优异的性能，特别是在处理复杂场景和小目标缺陷时，能够准确识别出不同类型的缺陷。通过大量实验验证，该二分类模型在桥梁缺陷检测中取得了良好的

传统方法如有限差分法、有限元法等虽然能够求解这些方程，但它们通常需要大量的网格划分和计算资源，并且对于某些特殊情况下的解（如孤波解和怪波解）可能无法给出满意的答案。该算法通过引入新的自适应参数来调整网络的学习速率和收敛速度，从而在保证求解精度的同时提高了计算效率。此外，通过将该算法应用于不同领域的微分系统参数识别问题，我们验证了其广泛的适应性和一定的扩展能力。利用ASPINNs，我们不仅找到了这些

相比之下，决策树和随机森林算法能够较好地捕捉数据间的非线性关系，但由于随机森林是基于多个决策树集成的方法，因此在减少过拟合风险的同时，也提高了模型的泛化能力。实验结果显示，经过调参优化后的XGBoost模型在测试集上的AUC值达到了94.78%，显著优于其他算法，表明其在金融信息分类任务中具有较强的优势。总之，本研究表明，利用先进的机器学习技术进行潜在客户挖掘，不仅能够提升商业银行的服务质量和竞争

实验结果表明，本文提出的深度量化选股策略胜率为0.606，年化收益为23.9%，相比其他深度学习策略和基准策略，胜率和收益率均有显著提升。通过PCA方法，我们降低了因子间的相关性，提高了数据的可用性和准确性。通过构建新的股票数据集，并使用BP神经网络进行训练和优化，我们得到了一个能够准确识别股票趋势的模型。同时，系统还提供了丰富的可视化功能，如股票价格走势图、因子指标图等，帮助用户更好地理解数据和

本文立足于金融行业的发展现状，使用强化学习进行量化交易，通过构建优秀的投资组合模型，以求在海量数据中把握机会，在不同市场上进退自如，让投资者获得更丰厚的回报。首先，针对金融数据中存在的大量噪声与冗余数据，本文采用金融交易指标加以表征，有效地实现了模型的训练与学习。通过对比未改进的模型和改进后的模型的性能，结果显示，改进后的模型在多个市场环境下均表现出更高的收益和更低的风险。通过对比等权配置模型和基

此外，通过引入HMM在语音识别领域中的应用方法，本文的研究为金融数据的预测开启了新的方向，进一步扩展了HMM在不同行业领域的应用场景。为了减少训练样本的数量并提取有效的核心样本，本文采用聚类算法对标记后的样本进行进一步的处理，将相似的样本聚集在一起，从中提取出最具代表性的核心样本，这些核心样本能够有效代表整个数据集的主要特征。实验结果表明，基于涨跌模式的HMM模型在预测股票涨跌方面取得了较高的准确

该模型利用变分模态分解（VMD）对原始风速数据进行特征提取，设计 LSTM 自编码器（LA）学习原始序列到特征提取序列的特征变换，最后将特征值输入到时间卷积网络（TCN）中进行多步向前风速预测。结果表明，与其他八种对比模型相比，VMD-LA-TCN 模型有效提升了单变量风速序列预测精度。对数据归一化后，利用堆叠去噪自编码器（SDAE）从大量相关变量中自动挖掘和提取鲁棒特征，将提取的特征输入到 Se

为了验证本文所提方法的有效性，本文在四支股票数据集上进行了实验分析，分别对C-SVR-SVR、C-SVR-RF、E-SVR&RF及C-E-SVR&RF模型进行了性能评估。结果表明，C-SVR-SVR和C-SVR-RF在特定的数据集上有很好的表现，尤其是在市场波动较大的情况下，这两种模型表现出更强的鲁棒性。在股票预测问题的形式化定义之后，本文进一步解释了金融市场中的一些基本术语，如收盘价、技术指标等