基于协同神经网络的经济比对问题研究
| 第1章 绪论 | 第1-18页 |
| ·研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·协同学及协同神经网络发展现状 | 第11-14页 |
| ·投资学的发展现状 | 第14-15页 |
| ·研究思路及内容安排 | 第15-18页 |
| ·确定投资问题 | 第15页 |
| ·利用协同神经网络建立经济比对模型 | 第15-16页 |
| ·本论文研究难点 | 第16-18页 |
| 第2章 投资学原理 | 第18-24页 |
| ·投资理论分析 | 第18-21页 |
| ·投资基本要素 | 第18-19页 |
| ·产业投资结构 | 第19页 |
| ·投资分配 | 第19-20页 |
| ·优化投资结构的分配原则 | 第20页 |
| ·投入与产出的分析 | 第20-21页 |
| ·投资学的研究方法 | 第21-23页 |
| ·比较研究法 | 第21-22页 |
| ·模式比对 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 协同学的基本理论 | 第24-31页 |
| ·协同学简介 | 第24-25页 |
| ·协同学的基本概念 | 第25-26页 |
| ·协同学的数学模型 | 第26-29页 |
| ·协同学的核心内容 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 协同神经网络算法 | 第31-57页 |
| ·模式识别的概念 | 第31-37页 |
| ·模式与模式识别 | 第31-33页 |
| ·模式识别过程的显著特点 | 第33页 |
| ·模式识别的分类方法 | 第33页 |
| ·模式识别的方法 | 第33-35页 |
| ·模式识别的应用 | 第35-37页 |
| ·神经网络的概念 | 第37-47页 |
| ·生物神经元及其联接 | 第38-40页 |
| ·人工神经网络 | 第40-47页 |
| ·智能与人工智能 | 第40-45页 |
| ·人工神经网络 | 第45-47页 |
| ·协同神经网络的建立 | 第47-50页 |
| ·协同神经网络的理解 | 第50-51页 |
| ·协同神经网络中的参数 | 第50页 |
| ·协同神经网络的特性 | 第50-51页 |
| ·协同神经网络用于模式识别的实现过程 | 第51-53页 |
| ·协同神经网络优缺点 | 第53-56页 |
| ·竞争型学习网络概念 | 第53-55页 |
| ·自组织概念 | 第55页 |
| ·协同神经网络的优缺点 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于协同神经网络的经济比对研究 | 第57-65页 |
| ·问题的提出 | 第57页 |
| ·确定问题的解决方法 | 第57-59页 |
| ·投资数据分析与提取 | 第59-63页 |
| ·利用协同神经网络实现经济比对研究实现过程 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 软件实现及结果分析 | 第65-70页 |
| ·经济比对的软件实现 | 第65-68页 |
| ·结果分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成绩 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76-79页 |
