| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 第一节 研究背景及研究意义 | 第10-13页 |
| 第二节 研究思路和研究内容 | 第13-16页 |
| 一、研究思路 | 第13-14页 |
| 二、研究内容 | 第14页 |
| 三、论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 国内外的研究动态及发展趋势 | 第16-20页 |
| 第一节 国内研究综述 | 第16-17页 |
| 第二节 国外研究综述 | 第17-20页 |
| 第三章 相关理论介绍 | 第20-32页 |
| 第一节 P2P信贷个人信用评价相关理论概述 | 第20-25页 |
| 一、信用的含义及分类 | 第20页 |
| 二、个人信用评价概述 | 第20-22页 |
| 三、个人信用评价方法概述 | 第22-24页 |
| 四、P2P个人信贷特征和运营模式 | 第24-25页 |
| 第二节 人工神经网络 | 第25-32页 |
| 一、神经元结构模型 | 第25-26页 |
| 二、神经网络的分类 | 第26-27页 |
| 三、神经网络的工作原理 | 第27-28页 |
| 四、BP神经网络结构 | 第28-31页 |
| 五、BP神经网络的缺陷 | 第31-32页 |
| 第四章 P2P信贷个人信用评价指标及样本数据处理 | 第32-41页 |
| 第一节 P2P信贷个人信用评价指标体系 | 第32-34页 |
| 一、P2P信贷个人信用评价指标体系概述 | 第32-33页 |
| 二、建立个人信用评估指标体系 | 第33-34页 |
| 第二节 样本数据的选择及初步分析 | 第34-40页 |
| 一、数据来源 | 第34-35页 |
| 二、样本数据的初步分析 | 第35-39页 |
| 三、数据的规范化处理 | 第39页 |
| 四、样本数据的分组 | 第39-40页 |
| 第三节 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于权值调整的BP神经网络的改进 | 第41-45页 |
| 第一节 附加动量的权值调整方法 | 第41页 |
| 第二节 弹性梯度下降的权值调整方法 | 第41-42页 |
| 第三节 结合附加动量和弹性梯度下降的改进的权值调整方法 | 第42-43页 |
| 第四节 算法流程 | 第43-44页 |
| 第五节 本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 实验设计与结果分析 | 第45-51页 |
| 第一节 建立基于BP神经网络的P2P信贷个人信用评价模型 | 第45-47页 |
| 一、初始权值的确定 | 第45页 |
| 二、网络结构的确定 | 第45-46页 |
| 三、传输函数的选择 | 第46-47页 |
| 四、实验环境 | 第47页 |
| 第二节 实验结果与分析 | 第47-50页 |
| 第三节 本章小结 | 第50-51页 |
| 第七章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 第一节 结论 | 第51-52页 |
| 第二节 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者在读期间完成的研究成果 | 第59页 |