摘要
本发明涉及金融科技与人工智能交叉技术领域,公开了多模态数据融合的跨市场套利机会挖掘系统,包括数据采集与预处理:获取并标准化多源数据;时空自适应张量构建:将数据组织为统一时空张量;多尺度张量分解:在多尺度上分解张量以提取市场模式;动态权重自校正:生成动态权重以指导张量构建与分解;市场关联张量网络:构建高阶市场关联网络;生命周期预测:预测套利机会的持续时间与衰减曲线;多目标优化决策:平衡风险与收益生成最优策略,并反馈执行效果以实现闭环优化。本发明通过动态权重校正、多尺度张量分解及生命周期预测,实现了对跨市场套利机会的深度挖掘与自适应优化决策。
技术关键词
挖掘系统
多模态数据采集
重构模块
校正模块
生命周期预测模型
多尺度
系统性能监控
网络模块
多模态数据融合
张量核范数正则化
动态
框架单元
策略
人工智能交叉技术
参数
数据完整性验证
重构误差
系统为您推荐了相关专利信息
语音识别方法
语音特征信息
文本
可读存储介质
终端设备
计算机视觉
滑动窗口
像素点
高斯模糊图像
多尺度
能效检测装置
多模态数据采集
基线
LSTM模型
能效检测技术
多维时序数据
数据挖掘方法
数据采集元件
数据挖掘系统
电数字数据处理