| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·多段径向网络函数研究的背景、目的和意义 | 第8页 |
| ·本文主要的研究工作 | 第8-9页 |
| ·人工神经网络简介 | 第9-11页 |
| ·径向基函数网络在经济金融领域及其它方面的应用 | 第11-17页 |
| ·RBF 神经网络在国民经济预测中的应用 | 第11-12页 |
| ·RBF 神经网络在债券市场中的应用 | 第12-13页 |
| ·RBF 神经网络与商业银行信用风险控制 | 第13-14页 |
| ·RBF 神经网络与汇率预测 | 第14页 |
| ·RBF 神经网络在其它方面的应用 | 第14-17页 |
| 第二章 径向基函数网络的结构与算法 | 第17-22页 |
| ·RBFN 的结构与特点 | 第17页 |
| ·RBFN 和 BPN 的对比 | 第17-18页 |
| ·RBFN 的学习算法 | 第18-22页 |
| ·基于聚类的方法（Mood 和 Darken 的算法） | 第19页 |
| ·监督学习方法 | 第19页 |
| ·Poggio 算法 | 第19页 |
| ·RBF-PLSR 方法 | 第19-20页 |
| ·RBF-CSR 方法 | 第20页 |
| ·基于进化优化的方法 | 第20-22页 |
| 第三章 多段正交最小二乘法和正则最小二乘法 | 第22-34页 |
| ·正交最小二乘法和正则最小二乘法 | 第22-27页 |
| ·正交最小二乘法 | 第22-24页 |
| ·正则最小二乘法 | 第24-27页 |
| ·多段正交最小二乘法和多段正则最小二乘法径向基函数网络 | 第27-34页 |
| 第四章 计算机模拟实验 | 第34-40页 |
| ·实函数逼近的计算机模拟实验 | 第34-37页 |
| ·非线性回归的计算机模拟实验 | 第37-40页 |
| 第五章 基于多段径向基函数网络在粮食产量中的预测 | 第40-46页 |
| ·线性回归分析预测 | 第40-42页 |
| ·多段径向基函数网络模型预测 | 第42-43页 |
| ·多段 RBF 网络预测与普通 RBF 网络预测的比较 | 第43-46页 |
| 第六章 总结和展望 | 第46-47页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录 | 第50-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
