神经网络在财政数据中的应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景和来源 | 第10-13页 |
| 1.2 本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的框架 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 神经网络算法介绍 | 第17-28页 |
| 2.1 神经网络简介 | 第17-19页 |
| 2.2 神经网络分类 | 第19页 |
| 2.3 神经网络的拓扑结构 | 第19-21页 |
| 2.4 主要的神经网络算法 | 第21-27页 |
| 2.4.1 SOM 神经网络 | 第21-22页 |
| 2.4.2 BP 神经网络 | 第22-23页 |
| 2.4.3 RBF 神经网络 | 第23-25页 |
| 2.4.4 GRNN 神经网络 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 神经网络在财政数据中的聚类应用 | 第28-39页 |
| 3.1 SOM 神经网络算法 | 第28-29页 |
| 3.2 财政数据中的聚类模型 | 第29-34页 |
| 3.2.1 财政收入数据 | 第29-30页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第30-34页 |
| 3.3 SOM 神经网络聚类分析 | 第34-36页 |
| 3.4 聚类结果分析 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 神经网络在财政数据中的预测应用 | 第39-49页 |
| 4.1 财政支出数据 | 第39-40页 |
| 4.2 财经数据中的预测模型 | 第40-41页 |
| 4.3 BP 神经网络预测 | 第41-43页 |
| 4.4 RBF 神经网络预测 | 第43-44页 |
| 4.5 GRNN 神经网络预测 | 第44-45页 |
| 4.6 实验结果对比分析 | 第45-48页 |
| 4.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结和展望 | 第49-51页 |
| 5.1 全文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
