| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·普适计算下的数据挖掘 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘研究和发展 | 第10-11页 |
| ·普适计算与普适挖掘 | 第11-12页 |
| ·证券分析与神经网络研究综述 | 第12-14页 |
| ·证券分析基本理论和方法 | 第12-13页 |
| ·基于神经网络的证券分析 | 第13-14页 |
| ·论文的内容及结构 | 第14-17页 |
| ·论文的研究思路 | 第14-15页 |
| ·论文的结构安排 | 第15页 |
| ·研究重点及创新 | 第15-17页 |
| 第2章 移动数据挖掘的理论与技术分析 | 第17-31页 |
| ·普适计算模式及相关研究 | 第17-19页 |
| ·普适计算模式 | 第17页 |
| ·普适计算研究内容和典型系统 | 第17-19页 |
| ·移动数据挖掘 | 第19-22页 |
| ·数据挖掘理论与技术 | 第19-21页 |
| ·移动数据挖掘的特征 | 第21-22页 |
| ·几种神经网络算法及原理 | 第22-31页 |
| ·神经网络发展过程简介 | 第22-23页 |
| ·三种经典神经网络特点 | 第23-24页 |
| ·BP 神经网络算法及原理 | 第24-26页 |
| ·径向基类型神经网络 | 第26-29页 |
| ·神经网络一般优化思路 | 第29-31页 |
| 第3章 神经网络移动挖掘问题研究 | 第31-46页 |
| ·神经网络移动挖掘可行性分析 | 第31-32页 |
| ·神经网络移动挖掘的研究内容 | 第32-35页 |
| ·移动证券数据流管理 | 第32-33页 |
| ·市场价格指数预测 | 第33-34页 |
| ·市场涨跌模式预测 | 第34-35页 |
| ·个股价值评估分析 | 第35页 |
| ·仿真实验 | 第35-45页 |
| ·实验分析数据定义及数据准备 | 第35-38页 |
| ·基于GRNN 的市场价格指数预测 | 第38-41页 |
| ·基于PNN 的市场涨跌模式预测 | 第41-43页 |
| ·个股价值评估分类模型的构建 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 移动证券数据挖掘系统的实现 | 第46-56页 |
| ·移动证券系统分析 | 第46-49页 |
| ·系统需求分析 | 第46-47页 |
| ·处理流程分析 | 第47-49页 |
| ·系统模块设计 | 第49-50页 |
| ·系统模块功能 | 第49页 |
| ·主要实体对象 | 第49-50页 |
| ·系统整体实施 | 第50-54页 |
| ·行情显示模块的实现 | 第50-51页 |
| ·神经网络算法的实现 | 第51-53页 |
| ·其它功能模块的实现 | 第53-54页 |
| ·系统测试和评价 | 第54-56页 |
| 结论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 个人简历及攻读硕士学位期间已公开发表的论文基本情况 | 第62页 |