商业银行信贷风险管理系统的设计和实现
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文章节安排和结构安排 | 第12-14页 |
| 2 系统需求分析 | 第14-21页 |
| 2.1 项目概述 | 第14-16页 |
| 2.2 系统功能需求分析 | 第16-18页 |
| 2.2.1 系统角色和用例分析 | 第16页 |
| 2.2.2 系统功能需求 | 第16-18页 |
| 2.3 系统非功能性需求 | 第18-19页 |
| 2.4 系统可行性分析 | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 3 系统设计 | 第21-37页 |
| 3.1 系统总体设计 | 第21-23页 |
| 3.2 系统功能设计 | 第23-25页 |
| 3.2.1 信贷风险监管指标设置 | 第23页 |
| 3.2.2 评估设置 | 第23-24页 |
| 3.2.3 任务设定 | 第24页 |
| 3.2.4 评估处理 | 第24-25页 |
| 3.3 中小企业运营数据仓库的构建 | 第25-31页 |
| 3.3.1 基础数据平台 | 第26-27页 |
| 3.3.2 增值应用 | 第27页 |
| 3.3.3 数据仓库数据模型设计 | 第27页 |
| 3.3.4 数据仓库概念模型设计 | 第27-28页 |
| 3.3.5 数据仓库逻辑模型设计 | 第28-29页 |
| 3.3.6 数据仓库物理模型设计 | 第29-31页 |
| 3.4 系统数据库设计 | 第31-35页 |
| 3.4.1 数据库表关系设计 | 第31-33页 |
| 3.4.2 数据库表结构设计 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 系统实现和测试 | 第37-60页 |
| 4.1 多维数据分析实现 | 第37-40页 |
| 4.2 数据挖掘算法实现 | 第40-45页 |
| 4.2.1 基本神经网络模型 | 第40-42页 |
| 4.2.2 BP训练算法存在的缺陷 | 第42-43页 |
| 4.2.3 粒子群算法描述和主要参数分析 | 第43-44页 |
| 4.2.4 粒子群算法优化步骤 | 第44页 |
| 4.2.5 基本粒子群中速度项分析 | 第44-45页 |
| 4.2.6 简化粒子群算法 | 第45页 |
| 4.3 系统运行效果和界面实现 | 第45-52页 |
| 4.4 系统测试 | 第52-58页 |
| 4.4.1 模型测试 | 第52-56页 |
| 4.4.2 功能测试 | 第56-57页 |
| 4.4.3 性能测试 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 结论与展望 | 第60-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
