银行系统交易路径自动选择的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 缩略词表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 银行系统的交易路径自动选择 | 第11页 |
| 1.2.2 人工神经网络 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3.1 数据处理 | 第13页 |
| 1.3.2 模型的建立与应用 | 第13-14页 |
| 1.3.3 新收单交易系统框架的设计与实现 | 第14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关技术 | 第16-26页 |
| 2.1 银行收单系统 | 第16页 |
| 2.2 决策树 | 第16-19页 |
| 2.2.1 决策树概述 | 第16-17页 |
| 2.2.2 决策树的构造 | 第17-18页 |
| 2.2.3 决策树构造工具简介 | 第18-19页 |
| 2.3 人工神经网络 | 第19-24页 |
| 2.3.1 人工神经网络概述 | 第19页 |
| 2.3.2 反向传播算法 | 第19-22页 |
| 2.3.3 人工神经网络构造工具简介 | 第22-24页 |
| 2.4 微服务 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 系统需求分析与总体设计 | 第26-30页 |
| 3.1 需求分析 | 第26-27页 |
| 3.1.1 收单交易系统架构分析 | 第26页 |
| 3.1.2 交易路径自动选择分析 | 第26-27页 |
| 3.2 银行收单系统总体设计 | 第27-29页 |
| 3.2.1 总体设计方案 | 第27-28页 |
| 3.2.2 收单交易系统 | 第28页 |
| 3.2.3 数据挖掘模块 | 第28-29页 |
| 3.2.4 预测服务模块 | 第29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 交易路径自动选择的设计与实现 | 第30-54页 |
| 4.1 收单交易系统 | 第30-36页 |
| 4.1.1 收单交易系统框架结构设计 | 第30-31页 |
| 4.1.2 接入层设计与实现 | 第31-32页 |
| 4.1.3 控制层设计与实现 | 第32-33页 |
| 4.1.4 模板层设计与实现 | 第33-34页 |
| 4.1.5 运行策略 | 第34-36页 |
| 4.2 数据挖掘模块 | 第36-49页 |
| 4.2.1 数据挖掘整体流程 | 第37页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第37-40页 |
| 4.2.3 基于决策树的算法 | 第40-43页 |
| 4.2.4 基于人工神经网络的算法 | 第43-48页 |
| 4.2.5 预测算法的选择 | 第48-49页 |
| 4.3 预测服务模块 | 第49-52页 |
| 4.3.1 预测服务子模块 | 第49-50页 |
| 4.3.2 预测请求子模块 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 系统测试与结果分析 | 第54-62页 |
| 5.1 系统功能性测试 | 第54-59页 |
| 5.1.1 测试报文准备 | 第54页 |
| 5.1.2 配置交易流程 | 第54-56页 |
| 5.1.3 测试交易路径自动选择功能 | 第56-57页 |
| 5.1.4 测试结果分析 | 第57-59页 |
| 5.2 预测精度测试 | 第59-61页 |
| 5.2.1 测试报文准备 | 第59页 |
| 5.2.2 测试代码准备 | 第59-61页 |
| 5.2.3 测试结果分析 | 第61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-66页 |
