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基于量子循环神经网络的金融资产定价方法、系统及存储介质

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本发明公开了基于量子循环神经网络的金融资产定价方法、系统及存储介质，属于量子计算技术领域，方法包括对金融数据进行预分类处理，基于量子循环神经网络对金融数据进行预测，基于贝叶斯模型对预测结果进行优化。本申请利用量子k近邻算法将收集到的金融数据进行预分类处理，使连续的金融时序数据转化为有界且离散的数据并且重复性更好，通过预分类后的QLSTM学习性能更优。本申请基于量子循环神经网络对金融数据进行计算，能够提升预测准确率与计算速率。引入贝叶斯模型正则化处理，能够有效进一步对量子神经循环网络的模型参数进行修正，并解决量子循环神经网络的过拟合问题，以此提升预测准确性。

著录项

公开/公告号CN114565021A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-31

原文格式PDF
申请/专利权人四川元匠科技有限公司;
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申请/专利号CN202210094394.6
发明设计人李晓瑜;刘恒宇;朱钦圣;吴昊;胡勇;昌燕;
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申请日2022-01-26
分类号G06K9/62;G06N3/04;G06N10/40;G06Q40/00;
代理机构成都华风专利事务所(普通合伙);
代理人张巨箭
地址 610000 四川省成都市高新区世纪城198号附1574号1层
入库时间 2023-06-19 15:30:44

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法律状态
2022-05-31

公开

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