期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
金融危机中美联储的货币政策工具创新及启示 被引量:28
1
作者 刘胜会 《国际金融研究》 CSSCI 北大核心 2009年第8期10-16,共7页
2007年8月美国次贷危机爆发以来,美联储针对金融动荡、信贷收缩和经济减速在常规货币政策的基础上采用了一系列诸如TAF、PDCF、TSLF、AMLF等货币政策工具创新,向金融市场注入流动性。这些货币政策工具的创新和应用对提供额外流动性,稳... 2007年8月美国次贷危机爆发以来,美联储针对金融动荡、信贷收缩和经济减速在常规货币政策的基础上采用了一系列诸如TAF、PDCF、TSLF、AMLF等货币政策工具创新,向金融市场注入流动性。这些货币政策工具的创新和应用对提供额外流动性,稳定市场信心,改善金融市场功能起到了一定的作用,也给其他国家中央银行实施货币政策、进行货币政策工具创新提供了借鉴。 展开更多
关键词 美联储 货币政策TAF PDCF TSLF amlf
原文传递
基于AMLF优化算法的机器学习框架的技术研究 被引量:1
2
作者 查道贵 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第1期56-59,共4页
为了克服传统机器学习算法及其框架的弊端,深入分析了K-均值算法与随机森林分类算法,提出了改进的AKM与ARF算法,建立了基于Spark平台技术的AMLF机器学习应用框架。由验证结果可知,AKM算法在各数据集中的分类准确率皆接近100%,具有较强... 为了克服传统机器学习算法及其框架的弊端,深入分析了K-均值算法与随机森林分类算法,提出了改进的AKM与ARF算法,建立了基于Spark平台技术的AMLF机器学习应用框架。由验证结果可知,AKM算法在各数据集中的分类准确率皆接近100%,具有较强的数据聚类能力,再者AKM算法在各数据集中的加速比皆较高,因而可升级性亦较强。而ARF验证结果显示,其不仅分类准确率较高,且可升级性较强。 展开更多
关键词 amlf K-均值算法 随机森林算法 SPARK
下载PDF
基于机器学习的物联网反入侵检测方法研究 被引量:1
3
作者 龚琴 柯善良 《内蒙古民族大学学报(自然科学版)》 2021年第3期211-216,共6页
为降低非关联入侵信息对物联网应用安全性造成的影响,建立一种积极主动的动态网络防护技术,针对基于机器学习的物联网反入侵检测方法展开研究.遵照AMLF网络框架中的数据信息应用需求,连接用户访问接口与数据信息统计器,实现基于机器学... 为降低非关联入侵信息对物联网应用安全性造成的影响,建立一种积极主动的动态网络防护技术,针对基于机器学习的物联网反入侵检测方法展开研究.遵照AMLF网络框架中的数据信息应用需求,连接用户访问接口与数据信息统计器,实现基于机器学习的物联网应用环境搭建.在此基础上,设置物联网IDS条码,通过分析数据信息反入侵关联规则,完善入侵检测的实际处理流程,实现基于机器学习的物联网反入侵检测.实验结果表明,与模糊C均值型反入侵检测方法相比,机器学习型检测方法可在保障物联网运行安全性的同时,降低入侵信息的攻击风险性等级,满足构建积极主动型动态网络防护技术的实际应用需求. 展开更多
关键词 机器学习 反入侵检测 amlf框架 访问接口 信息统计器 IDS条码 关联规则
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部