| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题的选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-19页 |
| ·分布估计算法的研究现状 | 第12-16页 |
| ·神经网络优化的研究现状 | 第16-19页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 BP人工神经网络和 Copula 分布估计算法 | 第21-35页 |
| ·人工神经网络 | 第21-24页 |
| ·BP 神经网络 | 第24-28页 |
| ·BP 算法的计算步骤 | 第25-27页 |
| ·BP 神经网络的缺点 | 第27-28页 |
| ·Copula 分布估计算法 | 第28-34页 |
| ·分布估计算法 | 第28-29页 |
| ·Copula 理论 | 第29-30页 |
| ·Copula 分布估计算法 | 第30页 |
| ·Copula 分布估计算法的步骤 | 第30-32页 |
| ·Clayton Copula 分布估计算法 | 第32页 |
| ·正态边缘分布的估计和采样 | 第32-33页 |
| ·Clayton Copula 分布估计算法的步骤 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 Copula分布估计算法优化神经网络 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·Copula 分布估计算法优化神经网络的权值和阈值 | 第35-39页 |
| ·神经网络结构 | 第35-36页 |
| ·神经网络的权值阈值编码方案 | 第36-37页 |
| ·神经网络的输入输出数据的归一化 | 第37-38页 |
| ·选择策略 | 第38-39页 |
| ·Copula 分布估计算法优化神经网络的具体步骤 | 第39-41页 |
| ·实验 | 第41-45页 |
| ·实验标准数据集 | 第41页 |
| ·实验过程 | 第41-43页 |
| ·实验结果 | 第43-44页 |
| ·实验分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 Copula EDA-BP 混合优化算法优化神经网络 | 第47-57页 |
| ·Copula 分布估计算法与 BP 算法的辅助式结合模式 | 第47-50页 |
| ·Copula 分布估计算法与 BP 算法的协同式结合模式 | 第50-52页 |
| ·实验 | 第52-56页 |
| ·实验过程 | 第52-54页 |
| ·实验结果 | 第54-55页 |
| ·实验分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 Copula EDA-BP 混合优化算法应用于股票预测 | 第57-69页 |
| ·股票 | 第57-58页 |
| ·股票的介绍 | 第57页 |
| ·股票的常用变量和技术指标 | 第57-58页 |
| ·Copula EDA-BP 混合优化算法预测股票收盘价 | 第58-60页 |
| ·采用辅助式结合模式预测股票收盘价 | 第58-59页 |
| ·采用协同式结合模式预测股票收盘价 | 第59-60页 |
| ·实验 | 第60-68页 |
| ·实验过程 | 第60-61页 |
| ·实验结果 | 第61-66页 |
| ·实验结论 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结和展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 研究生期间发表论文目录 | 第79-81页 |
| 个人简介及联系方式 | 第81-82页 |
