| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 BMIS研究现状 | 第14页 |
| 1.2.2 信任评分的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关技术及概念 | 第17-29页 |
| 2.1 AJAX概述 | 第17-18页 |
| 2.2 XML介绍 | 第18-20页 |
| 2.3 WEB服务 | 第20-21页 |
| 2.4 信用评分模型介绍 | 第21-25页 |
| 2.4.1 信用风险简介 | 第21-22页 |
| 2.4.2 个人信用风险评估 | 第22-23页 |
| 2.4.3 主要信用评分模型介绍 | 第23-25页 |
| 2.5 神经网络基本理论 | 第25-27页 |
| 2.6 MAPREDUCE技术框架 | 第27-28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于BP神经网络的个人信用评分模型 | 第29-41页 |
| 3.1 BP神经网络 | 第29-31页 |
| 3.1.1 数学函数概述 | 第29-30页 |
| 3.1.2 BP神经网络的算法流程 | 第30-31页 |
| 3.2 BP神经网络在个人信用评分应用的可行性 | 第31-32页 |
| 3.2.1 BP神经网络的特点 | 第31-32页 |
| 3.2.2 BP神经网络在个人信用评分应用中的可行性 | 第32页 |
| 3.3 BP神经网络个人信用评分模型 | 第32-36页 |
| 3.3.1 指标选取及数据标准化处理 | 第32-35页 |
| 3.3.2 信用评分模型构造 | 第35-36页 |
| 3.4 基于MAPREDUCE技术的神经网络训练过程并行优化 | 第36-38页 |
| 3.4.1 动态负载平衡的Map函数设计 | 第37-38页 |
| 3.4.2 Reduce函数设计 | 第38页 |
| 3.4.3 数据存储方案 | 第38页 |
| 3.5 算法实验与分析 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 系统需求分析 | 第41-47页 |
| 4.1 系统目标概述 | 第41-42页 |
| 4.2 需求分析 | 第42-44页 |
| 4.2.1 功能需求分析 | 第42-43页 |
| 4.2.2 性能需求 | 第43页 |
| 4.2.3 安全性需求 | 第43-44页 |
| 4.3 用例分析 | 第44-46页 |
| 4.3.1 基本资料管理用例分析 | 第44-45页 |
| 4.3.2 信用卡审批模块 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第47-59页 |
| 5.1 系统总体结构设计 | 第47-48页 |
| 5.2 系统功能模块设计 | 第48-52页 |
| 5.2.1 基本资料管理模块设计 | 第48-49页 |
| 5.2.2 信用卡审批管理模块设计 | 第49-50页 |
| 5.2.3 信用额度分析模块设计 | 第50-51页 |
| 5.2.4 综合信息查询模块设计 | 第51-52页 |
| 5.3 系统数据库设计 | 第52-56页 |
| 5.3.1 实体关系图 | 第52-54页 |
| 5.3.2 主要数据库表设计 | 第54-56页 |
| 5.4 系统主要模块实现 | 第56-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 系统测试 | 第59-64页 |
| 6.1 功能测试 | 第60-61页 |
| 6.2 性能测试 | 第61-63页 |
| 6.3 可靠性测试 | 第63页 |
| 6.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69页 |