| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·引言 | 第6-10页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 神经网络模型 | 第13-29页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·神经元模型 | 第14-16页 |
| ·神经网络模型 | 第16-24页 |
| ·反向传播BP模型 | 第24-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于扩展Kalman滤波的神经网络学习算法 | 第29-37页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·Kalman滤波方法 | 第30-31页 |
| ·扩展的Kalman滤波方法 | 第31-33页 |
| ·基于扩展Kalman滤波的神经网络学习算法 | 第33-34页 |
| ·改进的UD-EKF学习算法 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第四章 实证研究 | 第37-51页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·股价预测的神经网络模型 | 第37-40页 |
| ·实证分析 | 第40-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 结束语 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |