基函数神经网络在销售预测中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外销售预测研究发展现状 | 第10页 |
| ·论文的主要内容和创造性的改进 | 第10-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第10-11页 |
| ·论文的创新点 | 第11-12页 |
| 第二章 销售预测基础 | 第12-16页 |
| ·销售预测的涵义 | 第12页 |
| ·销售预测的意义 | 第12-13页 |
| ·销售预测的判断指标 | 第13-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 销售预测方法体系 | 第16-23页 |
| ·时间序列方法 | 第16-20页 |
| ·时间序列分类 | 第16-17页 |
| ·时间序列分析步骤 | 第17-20页 |
| ·回归分析方法 | 第20-21页 |
| ·其他非统计意义的方法 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第四章 神经网络基础 | 第23-40页 |
| ·人脑神经系统 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络模型 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构 | 第25页 |
| ·人工神经网络主要算法 | 第25-34页 |
| ·人工神经网络学习算法分类 | 第25-27页 |
| ·人工神经网络学习算法 | 第27-34页 |
| ·人工神经网络的发展历史 | 第34-36页 |
| ·神经网络的研究内容 | 第36-38页 |
| ·神经网络的计算模型 | 第36页 |
| ·学习算法 | 第36-37页 |
| ·记忆机制 | 第37页 |
| ·神经动力学 | 第37页 |
| ·思维模型 | 第37-38页 |
| ·神经计算机 | 第38页 |
| ·神经网络的应用领域 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基函数神经网络 | 第40-50页 |
| ·基函数神经网络数学基础 | 第40页 |
| ·基函数神经网络拓扑结构 | 第40-41页 |
| ·Legendre 基函数神经网络 | 第41-45页 |
| ·Legendre 正交基函数及逼近定理 | 第41-42页 |
| ·Legendre 神经网络建模 | 第42-45页 |
| ·基函数神经网络传统算法的不足 | 第45页 |
| ·改进Legendre 神经网络 | 第45-49页 |
| ·网络改进模型 | 第45页 |
| ·改进算法流程 | 第45-48页 |
| ·实验验证 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 基函数神经网络在销售预测中的应用 | 第50-56页 |
| ·基函数神经网络的改进 | 第50-51页 |
| ·基函数神经网络的改进模型 | 第50页 |
| ·基函数神经网络的改进算法 | 第50-51页 |
| ·基函数神经网络在图书销售预测的实验验证 | 第51-55页 |
| ·基函数神经网络销售预测模型的建立 | 第51-52页 |
| ·基函数神经网络销售预测仿真 | 第52-54页 |
| ·预测结果对比 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附件 | 第62页 |
