传统方法和演化计算在企业资信评估中的应用
| 引言 | 第1-10页 |
| 第一章 资信评估 | 第10-20页 |
| ·资信评估 | 第10-11页 |
| ·资信评估的作用 | 第11-13页 |
| ·资信评估国内外发展现状 | 第13-20页 |
| ·国外资信评估 | 第13-15页 |
| ·我国资信评估 | 第15-20页 |
| 第二章 企业资信评估体系设计 | 第20-34页 |
| ·企业资信评估体系设计原则 | 第20页 |
| ·工业企业资信评估指标体系设计 | 第20-24页 |
| ·工业企业信用评估指标体系 | 第20-22页 |
| ·工业企业信用评估计分标准 | 第22-24页 |
| ·商业企业资信评估指标体系设计 | 第24-28页 |
| ·商业企业信用评估指标体系 | 第24-26页 |
| ·商业企业信用评估计分标准 | 第26-28页 |
| ·金融企业资信评估指标体系设计 | 第28-31页 |
| ·商业银行信用评估指标体系 | 第28-30页 |
| ·商业银行信用评估计分标准 | 第30-31页 |
| ·高科技企业资信评估指标体系设计 | 第31-33页 |
| ·各类企业信用评估符号及其含义 | 第33-34页 |
| 第三章 传统方法及其在企业资信评估中的应用 | 第34-48页 |
| ·传统方法概述 | 第34-36页 |
| ·层次分析法 | 第34-35页 |
| ·混合型专家系统方法概述 | 第35-36页 |
| ·传统方法在企业资信评估中的具体应用 | 第36-48页 |
| ·基于层次分析模糊综合评判法的商业银行信用评估 | 第36-42页 |
| ·商业银行信用评估评价指标体系 | 第36-37页 |
| ·用层次分析法确定各指标的权重 | 第37-39页 |
| ·商业银行资信等级的模糊综合评价方法 | 第39-42页 |
| ·基于混合型专家系统的资信评估系统模型设计与实现 | 第42-48页 |
| ·ECAMES的系统概述 | 第42页 |
| ·知识表示 | 第42-44页 |
| ·自动半自动知识获取 | 第44页 |
| ·推理机制 | 第44-45页 |
| ·神经网络模型的建立 | 第45-46页 |
| ·解释机制 | 第46-48页 |
| 第四章 演化计算在企业资信评估中的应用 | 第48-67页 |
| ·演化计算概述 | 第48-54页 |
| ·起源 | 第48页 |
| ·演化计算的主要分支 | 第48-50页 |
| ·遗传算法 | 第49页 |
| ·演化策略 | 第49页 |
| ·演化规划 | 第49-50页 |
| ·遗传程序设计 | 第50页 |
| ·演化算法求解问题的一般方法 | 第50-53页 |
| ·演化计算的基本特征 | 第53-54页 |
| ·演化计算在企业资信评估模型中的具体应用 | 第54-67页 |
| ·问题描述: | 第54-57页 |
| ·指标体系描述 | 第54-56页 |
| ·函数优化问题一般描述: | 第56页 |
| ·编码准则 | 第56-57页 |
| ·算法的性能评估 | 第57页 |
| ·演化计算在工业企业资信评估的具体应用 | 第57-67页 |
| ·编码表示 | 第57-58页 |
| ·演化操作 | 第58-59页 |
| ·测试函数的选择问题 | 第59-62页 |
| ·目标函数的选择问题 | 第62-64页 |
| ·算法的实现 | 第64-67页 |
| 第五章 全文总结 | 第67-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
