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基于神经网络和模糊理论的股市分析、预测与决策
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基于神经网络和模糊理论的股市分析、预测与决策
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-9 页
第1章 绪论第9-18 页
　　· 课题研究的背景及意义第9-12 页
　　　　· 研究背景第9-11 页
　　　　· 课题意义第11-12 页
　　· 国内外有关研究现状第12-16 页
　　　　· 神经网络与模糊理论的发展现状第12-14 页
　　　　· 证券预测分析相关理论发展现状第14-16 页
　　· 本文的主要内容及创新之处第16-18 页
　　　　· 论文的主要内容第16 页
　　　　· 论文的结构安排第16 页
　　　　· 论文的创新之处第16-18 页
第2章 神经网络基本理论及BP算法第18-35 页
　　· 神经网络概述第18-20 页
　　· 神经网络研究的分类及发展方向第20-22 页
　　　　· 神经网络的分类第20-21 页
　　　　· 神经网络的发展方向第21-22 页
　　· 多层前馈神经网络模型第22-24 页
　　　　· 激励函数第23 页
　　　　· 误差能量函数第23-24 页
　　· BP学习算法及改进第24-28 页
　　　　· BP算法简介第24-25 页
　　　　· BP算法推导过程第25-26 页
　　　　· BP算法的工作过程第26-27 页
　　　　· BP算法的局限性及改进第27-28 页
　　· 参数自适应BP算法第28-33 页
　　　　· 问题的提出第28-30 页
　　　　· 参数自适应BP算法第30-32 页
　　　　· 参数自适应BP算法的分析与讨论第32-33 页
　　· 前馈网络的结构研究第33-34 页
　　　　· 多层前馈网络的结构设计第33 页
　　　　· BP网络结构的设计第33-34 页
　　· 本章小节第34-35 页
第3章 证券预测分析理论第35-46 页
　　· 证券的概述第35 页
　　· 国外证券市场第35-36 页
　　· 股票的概述第36-38 页
　　· 证券投资分析方法第38-43 页
　　　　· 预测基本理论第38-39 页
　　　　· 证券分析方法第39-40 页
　　　　· 基本分析第40-41 页
　　　　· 技术分析第41-43 页
　　　　· 其它股市预测方法第43 页
　　· 股市预测中存在的问题第43-44 页
　　· 人工神经网络在股市中的应用概述第44-45 页
　　· 本章小结第45-46 页
第4章 模糊理论第46-56 页
　　· 模糊理论概述第46-47 页
　　· 模糊集合第47-48 页
　　· 隶属函数第48 页
　　· 模糊逻辑系统第48-50 页
　　　　· 模糊推理第49 页
　　　　· 模糊规则第49-50 页
　　· 模糊决策第50-51 页
　　　　· 决策理论概述第50 页
　　　　· 基于优先关系的模糊优选决策理论第50-51 页
　　· 模糊理论与神经网络的结合第51-53 页
　　　　· 两种技术结合的必要性第51-52 页
　　　　· 模糊技术与神经网络相结合的几种形式第52-53 页
　　· 模糊理论在股市中的引入第53-55 页
　　　　· 股市中的模糊时间序列第53-54 页
　　　　· 用隶属度描述股市中的模糊变量第54-55 页
　　· 本章小结第55-56 页
第5章 系统分析与设计第56-69 页
　　· 需求分析第56-57 页
　　· 问题具体化第57-59 页
　　· 系统设计第59-67 页
　　　　· 股票数据的选择第60 页
　　　　· 数据预处理第60-62 页
　　　　· 网络拓扑的设计第62-63 页
　　　　· 初始参数的选择第63-64 页
　　　　· 回溯期的确定第64-65 页
　　　　· 预测方法设计第65-66 页
　　　　· 神经网络预测的一般步骤第66-67 页
　　· 性能评价标准第67-68 页
　　· 本章小节第68-69 页
第6章 系统应用的仿真实验第69-83 页
　　· 预测分析研究实验第69-76 页
　　　　· 股票价格的短期预测第69-73 页
　　　　· 应用模糊理论进行市值分析第73-76 页
　　· 系统决策分析实验第76-81 页
　　· 本章小结第81-83 页
结论第83-85 页
参考文献第85-88 页
附录第88-90 页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第90-91 页
致谢第91页

本篇论文共91页，点击这进入下载页面。
 
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