基于神经网络的社保等级推荐技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 国内外关于养老保险的研究发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 人工神经网络技术发展现状 | 第12-14页 |
| 1.4 研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 湘乡市社保及系统概况 | 第15-19页 |
| 2.1 湘乡市社保概况 | 第15页 |
| 2.2 湘乡市人口结构和收入情况分析 | 第15-17页 |
| 2.2.1 人口结构 | 第15-16页 |
| 2.2.2 收入情况分析 | 第16-17页 |
| 2.3 现有社保系统框架介绍 | 第17-18页 |
| 2.4 小结 | 第18-19页 |
| 第三章 参保对象分类标准和识别特征提取 | 第19-27页 |
| 3.1 个体特征提取 | 第19-20页 |
| 3.2 个体特征与选择社保等级关系分析 | 第20-21页 |
| 3.3 个体信息之间的相似度 | 第21-22页 |
| 3.4 特征优化和分类标准 | 第22-26页 |
| 3.5 小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于神经网络的分类方法 | 第27-41页 |
| 4.1 MATLAB神经网络工具箱介绍 | 第27-30页 |
| 4.2 基于神经网络的特征识别算法 | 第30-35页 |
| 4.2.1 数据表述 | 第30-31页 |
| 4.2.2 神经网络的构造 | 第31-33页 |
| 4.2.3 神经网络的训练 | 第33-35页 |
| 4.3 神经网络训练结果 | 第35-40页 |
| 4.4 小结 | 第40-41页 |
| 第五章 分类系统关键模块分析 | 第41-51页 |
| 5.1 系统目标 | 第41页 |
| 5.2 系统流程 | 第41-42页 |
| 5.3 系统环境 | 第42页 |
| 5.4 系统模块设计和分析 | 第42-50页 |
| 5.4.1 用户信息输入模块 | 第43-44页 |
| 5.4.2 神经网络算法构造和训练模块 | 第44-48页 |
| 5.4.3 神经网络算法验证模块 | 第48-50页 |
| 5.5 小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 下阶段工作 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |
