基于神经网络的金融网点选址系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·引言 | 第6-7页 |
| ·研究背景及问题的提出 | 第7-8页 |
| ·本文主要内容 | 第8-9页 |
| ·论文组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 GIS与金融网点选址理论概述 | 第11-23页 |
| ·GIS概述 | 第11-15页 |
| ·GIS基本概念 | 第11页 |
| ·GIS应用领域及发展方向 | 第11-13页 |
| ·Web GIS及应用前景 | 第13-15页 |
| ·金融网点选址的概述 | 第15-20页 |
| ·金融网点选址的定义 | 第15页 |
| ·金融网点选址的原则与目标 | 第15-17页 |
| ·金融网点选址的一般思路 | 第17页 |
| ·影响金融网点选址的因素分析 | 第17-20页 |
| ·金融网点选址模型的思考 | 第20-23页 |
| ·GIS与金融网点选址 | 第20-21页 |
| ·神经网络与金融网点选址 | 第21-23页 |
| 第三章 神经网络的金融网点选址模型 | 第23-39页 |
| ·人工神经网络模型 | 第23-27页 |
| ·人工神经网络介绍 | 第23页 |
| ·误差反向传播网络 | 第23-27页 |
| ·遗传算法(GA)介绍与我们的改进 | 第27-35页 |
| ·遗传算法概要和解决的问题 | 第27-29页 |
| ·标准遗传算法的运算过程 | 第29-30页 |
| ·改进遗传算法的运算过程 | 第30-32页 |
| ·改进遗传算法仿真结果演示 | 第32-35页 |
| ·遗传算法优化神经网络 | 第35-37页 |
| ·遗传算法结合神经网络 | 第35-36页 |
| ·遗传编码的构造设计 | 第36-37页 |
| ·神经网络在选址上的应用 | 第37-39页 |
| ·利用神经网络进行选址的思路 | 第37-38页 |
| ·利用神经网络进行选址的模型 | 第38-39页 |
| 第四章 神经网络的金融网点选址模型的实现 | 第39-51页 |
| ·系统开发平台的选择 | 第39-40页 |
| ·系统功能及作用 | 第40-41页 |
| ·问题分析与数据预处理 | 第41-43页 |
| ·系统设计 | 第43-51页 |
| ·总体设计 | 第43-44页 |
| ·系统开发软件环境 | 第44页 |
| ·主要功能 | 第44-45页 |
| ·系统演示介绍 | 第45-50页 |
| ·系统特点及关键技术 | 第50-51页 |
| 第五章 结束语 | 第51-53页 |
| ·论文主要工作及成果 | 第51-52页 |
| ·进一步需要做的工作 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
