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
公开
摘要
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。
基本信息
专利标题 :
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
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114565021A
申请号 :
CN202210094394.6
公开(公告)日 :
2022-05-31
申请日 :
2022-01-26
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
李晓瑜刘恒宇朱钦圣吴昊胡勇昌燕
申请人 :
四川元匠科技有限公司
申请人地址 :
四川省成都市高新区世纪城198号附1574号1层
代理机构 :
成都华风专利事务所(普通合伙)
代理人 :
张巨箭
优先权 :
CN202210094394.6
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62 G06N3/04 G06N10/40 G06Q40/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-31 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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