| 第一章 绪论 | 第1-9页 |
| §1-1 选题背景及意义 | 第6页 |
| §1-2 信用、信用风险与信用评级 | 第6-7页 |
| §1-3 智能技术概述 | 第7-8页 |
| §1-4 研究内容与本文框架 | 第8-9页 |
| 第二章 客户信用评级指标体系的建立 | 第9-13页 |
| §2-1 建立信用评级指标体系的原则 | 第9页 |
| §2-2 信用评级的要素与指标 | 第9-12页 |
| §2-3 本章小结 | 第12-13页 |
| 第三章 客户信用评级方法选择 | 第13-18页 |
| §3-1 传统评级方法 | 第13-14页 |
| §3-2 基于智能技术的评级方法 | 第14-15页 |
| §3-3 模糊HAMMING网络结构与算法 | 第15-17页 |
| §3-4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第四章 基于遗传算法的模糊HAMMING网络参数优化 | 第18-24页 |
| §4-1 遗传算法工作流程 | 第18-19页 |
| §4-2 遗传算法优化方案 | 第19-23页 |
| §4-3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第五章 应用分析 | 第24-33页 |
| §5-1 采用多种方法挑选训练样本 | 第24-29页 |
| §5-2 应用遗传算法进行模糊HAMMING网络参数优化 | 第29-30页 |
| §5-3 应用优化后的模糊HAMMING网络进行信用评级 | 第30页 |
| §5-4 对比分析： | 第30-31页 |
| §5-5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第六章 结论 | 第33-35页 |
| §6-1 全文总结 | 第33页 |
| §6-2 展望 | 第33-35页 |
| 参考文献 | 第35-37页 |
| 附录 | 第37-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第40页 |
