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  • 简介:概称句的形式刻画涉及到知识表达和常识推理,由人工智能研究首先提出。之后出现了多种类型的理论,对于更为合理的概称句形式刻画方案的探讨也仍在继续。Delgrande首先开始用条件句逻辑处理概称句,并由Asher、Morreau和Boutilier等继续发展,其要点是将“鸟会飞”理解为“正常情况下鸟会飞”,毛翊继而提出双正常解读,将“鸟会飞”理解为“正常情况下,正常的鸟会飞”。以此前工作为基础,周北海提出概称句是揭示概念内涵的句子,“鸟会飞”表示的是“鸟”这一概念的内涵有“会飞”这一内涵项。

  • 标签: 词项逻辑 算法 树图 形式刻画 概称句 知识表达
  • 简介:期权波动率预测是期权风险预警管理的关键问题,传统方法采取GARCH等时间序列模型。与传统方法不同,本文创建了基于机器学习算法的“SKRG递进集成”新预警体系,体系以中国波指为对象,采取48个相关指标作为对中国波指预测的特征(Feature),依次引入SVM机器学习、KNN样本不平衡机器学习、RF划分、GBDT优化完成机器学习建模过程,逐步提高预测精准率。测试样本显示,基于机器学习的预测效果好于传统的GARCH模型。本文的理论价值在于丰富了期权随机波动率预测领域的相关文献,应用价值在于为波动率的预测进而期权风险预警提供了新的方法。

  • 标签: 机器学习 期权交易 波动率预测