教育经济贡献率软计算的理论与方法研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-13页 |
| 引言 | 第13-15页 |
| 第一章 教育经济贡献率的理论分析 | 第15-34页 |
| ·教育经济贡献的文献综述 | 第15-16页 |
| ·教育影响经济增长作用的机理分析 | 第16-26页 |
| ·教育能够提高人的配置能力 | 第16-18页 |
| ·教育能够提高人的生产能力 | 第18-22页 |
| ·教育可以降低交易成本 | 第22-25页 |
| ·教育经济效益的特性 | 第25-26页 |
| ·教育经济贡献的定量分析 | 第26-34页 |
| ·教育贡献率的表示方法 | 第27页 |
| ·舒尔茨的余数分析法 | 第27页 |
| ·丹尼森的经济增长因素法 | 第27-30页 |
| ·斯特鲁米林的简单劳动分析法 | 第30-31页 |
| ·生产函数法和增长速度方程方法 | 第31页 |
| ·我国学者目前采用的计量方法 | 第31-34页 |
| 第二章 软计算的概述 | 第34-70页 |
| ·遗传算法(GA)的概述 | 第34-38页 |
| ·遗传算法的编码方式 | 第35页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第35-37页 |
| ·GA中有关的几个问题 | 第37-38页 |
| ·人工神经网络(ANN)概述 | 第38-50页 |
| ·人工神经网络的基本概念和特征 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络发展历史及其在我国的研究情况 | 第39-40页 |
| ·人工神经网络在线-离线学习算法比较研究 | 第40-50页 |
| ·神经模糊系统(AFS)的概述 | 第50-68页 |
| ·模糊系统理论基本概念和特征 | 第50-51页 |
| ·模糊逻辑系统的结构 | 第51-52页 |
| ·模糊化函数(隶属函数)的确定 | 第52-54页 |
| ·几种常用的模糊推理系统 | 第54-55页 |
| ·模糊推理系统和神经网络结合 | 第55-68页 |
| ·教育经济贡献率的软计算方法提出 | 第68-70页 |
| 第三章 我国教育对经济贡献率的案例研究 | 第70-83页 |
| ·科学技术水平软分类 | 第70-76页 |
| ·软分类方法的介绍 | 第70-72页 |
| ·GA-ISODATA分类算法 | 第72-73页 |
| ·指标和样本选取 | 第73-74页 |
| ·分类结果及其分析 | 第74-76页 |
| ·构建人力资本到经济增长的模糊神经网络FNN1 | 第76-80页 |
| ·网络结构的构造及其学习算法 | 第77-78页 |
| ·指标和样本选取 | 第78-79页 |
| ·映射结果及其分析 | 第79-80页 |
| ·构建教育到人力资本的模糊神经网络FNN2 | 第80-82页 |
| ·指标和样本选取 | 第80页 |
| ·映射结果及其分析 | 第80-82页 |
| ·计算教育对经济的贡献率 | 第82-83页 |
| 第四章 主要程序代码 | 第83-110页 |
| ·遗传算法的程序代码 | 第83-85页 |
| ·选择算子程序代码 | 第83-84页 |
| ·交叉算子程序代码 | 第84-85页 |
| ·变异算子程序代码 | 第85页 |
| ·遗传模糊软分类程序代码 | 第85-87页 |
| ·模糊神经网络程序代码 | 第87-110页 |
| ·结论为线性函数 | 第87-96页 |
| ·结论为模糊变量 | 第96-110页 |
| 结束语 | 第110-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-114页 |
