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第一章 绪论
1.1课题研究背景及意义
1.2隐变量的研究现状
1.3基于贝叶斯网络的金融交易研究
1.4本文的主要工作及创新点
1.5课题来源及本文组织结构
第二章 具有隐变量的贝叶斯网络学习概述
2.1贝叶斯网络
2.2贝叶斯网络学习的基础知识
2.3不完备数据下的贝叶斯网络学习
2.4含有隐变量的贝叶斯网络学习
2.5本文实验数据来源及评价方法
2.6本章小结
第三章 基于局部因果关系分析的隐变量发现算法
3.1引言
3.2.相关基础知识简介
3.3 基于局部因果关系分析的隐变量发现
3.4 隐变量的重要性计算模型
3.5局部因果关系分析的隐变量发现算法
3.6 实验结果
3.7 LCAHD算法的应用与分析
3.8本章小结
第四章 基于特征融合的隐变量学习及其应用研究
4.1.引言
4.2 隐变量与股市能量
4.3 特征因素
4.4. 基于特征融合的隐变量学习
4.5. LHFF算法
4.6实验结果及分析
4.7 LHFF算法的实证分析
4.8本章小结
第五章 总结及展望
5.1论文工作总结
5.2工作展望
参考文献
读硕士期间主要科研工作及成果