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论文《股票异常波动检测的自适应高斯过程算法》提出了一种基于高斯过程的自适应方法，用于检测股票市场的异常波动。该算法通过动态调整模型参数，提高对市场变化的敏感性和准确性。研究结合了金融数据的特点，增强了模型的泛化能力。实验结果表明，该方法在检测效率和精度方面优于传统方法，为金融市场风险监控提供了新思路。 文档为pdf格式，0.35MB，总共10页。
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- 股票异常波动检测的自适应高斯过程算法 - 第四届中国Agent理论与应用学术会议.pdf ...
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