银行企业用户信用等级评价
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 相关知识介绍 | 第17-27页 |
| 2.1 企业定量指标 | 第17页 |
| 2.2 企业定性指标 | 第17页 |
| 2.3 折旧预测 | 第17-21页 |
| 2.3.1 折旧算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 折旧预测算法 | 第19-21页 |
| 2.4 BP神经网络 | 第21-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 系统总体设计 | 第27-35页 |
| 3.1 需求分析 | 第27-28页 |
| 3.2 系统架构设计 | 第28-31页 |
| 3.3 系统类模型 | 第31-32页 |
| 3.4 系统环境配置 | 第32-33页 |
| 3.5 系统预期 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 系统详细设计与实现 | 第35-56页 |
| 4.1 预处理 | 第35-50页 |
| 4.1.1 定性指标的量化 | 第35-47页 |
| 4.1.2 折旧预测 | 第47-48页 |
| 4.1.3 归一化 | 第48-50页 |
| 4.2 数据存储 | 第50页 |
| 4.3 BP神经网络在企业信用评价中的应用 | 第50-55页 |
| 4.3.1 BP神经网络的训练 | 第51页 |
| 4.3.2 企业信用评价 | 第51-54页 |
| 4.3.3 企业信用评价指标的筛选 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 系统结果分析 | 第56-61页 |
| 5.1 折旧预测结果分析 | 第56-57页 |
| 5.2 BP神经网络训练结果分析 | 第57-58页 |
| 5.3 BP神经网络信用评价结果及分析 | 第58页 |
| 5.4 企业信用评价指标筛选 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 结束语 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 对未来的工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录A 企业信用评价系统图 | 第66-68页 |
| 附录B 企业定量指标 | 第68-72页 |
| 附录C 企业定性指标 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
