上周末,我们公布了板块匹配度算法的研发进展情况。在正则化径向基神经网络模型,用高斯聚合的距离函数计算权重分布的基础上,为了提高拟合率,我们首次加入了卷积神经网络CNN,采用了前向传播计算输出值,反向传播调整权重和偏置的方式。 同时周末我们用了部分历史数据进行训练。光说不练是假把式,下面我们就把我们增加了卷积神经网络CNN的放几个热点板块出来给各位首长阅阅兵。内行人肯定明白板块匹配度的重要性和复杂性,我们已经经过了20多个版本的迭代,形成了目前的样子。我从不敢说我已经做到了极致,但我可以负责任的说,在板块匹配度研究这个领域,我肯定算是研究的比较深入的。 下面我们上几个热点板块,给各位首长阅阅兵: 第一位出场的有机硅板块 第二位出场的磷化工板块 第三位出场的锂矿板块 第四位出场的HIT板块 第五位出场的碳纤维板块