基于可信度代数的券商风控专家系统研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRAT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1．1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1．2 国内外证券公司风控技术 | 第10-14页 |
| 1．2．1 国外证券公司情况 | 第10-11页 |
| 1．2．2 国内证券公司情况 | 第11-13页 |
| 1．2．3 国内证券风控系统技术实现 | 第13-14页 |
| 1．3 专家系统在财富证券的应用 | 第14-17页 |
| 1．3．1 专家系统应用 | 第14-16页 |
| 1．3．2 财富证券风控系统建设 | 第16-17页 |
| 1．4 论文研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 基于可信度代数的风险模型设计 | 第19-38页 |
| 2．1 专家系统基本知识 | 第19-22页 |
| 2．1．1 专家系统 | 第19-20页 |
| 2．1．2 知识的基本概念 | 第20-22页 |
| 2．2 产生式表示法 | 第22-23页 |
| 2．2．1 产生式的基本形式 | 第22-23页 |
| 2．2．2 产生式系统 | 第23页 |
| 2．3 证券风险知识表示 | 第23-25页 |
| 2．4 知识的推理 | 第25-27页 |
| 2．4．1 推理方法及其分类 | 第25-27页 |
| 2．4．2 不精确推理 | 第27页 |
| 2．5 可信度代数 | 第27-33页 |
| 2．5．1 可信度代数 | 第27-30页 |
| 2．5．2 券商风险可信度指标体系设计 | 第30-33页 |
| 2．6 风险模型的推理控制 | 第33-37页 |
| 2．6．1 推理控制策略 | 第33-34页 |
| 2．6．2 券商风险模型的推理与控制策略 | 第34-37页 |
| 2．7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 数据库设计与优化 | 第38-51页 |
| 3．1 数据库设计 | 第38-44页 |
| 3．1．1 综合数据库 | 第39-41页 |
| 3．1．2 知识库与推理机 | 第41-44页 |
| 3．2 数据库优化 | 第44-48页 |
| 3．2．1 数据库优化原理 | 第44-45页 |
| 3．2．2 结构设计优化 | 第45-47页 |
| 3．2．3 物理设计优化 | 第47页 |
| 3．2．4 运行中的优化 | 第47-48页 |
| 3．3 数据库扩展 | 第48-49页 |
| 3．3．1 存储设备扩展 | 第48-49页 |
| 3．3．2 服务器扩展 | 第49页 |
| 3．4 数据归档 | 第49-50页 |
| 3．5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 财富证券风控系统框架 | 第51-63页 |
| 4．1 系统目标 | 第51页 |
| 4．2 系统逻辑层次图 | 第51-53页 |
| 4．3 系统架构 | 第53-56页 |
| 4．4 功能框架 | 第56-57页 |
| 4．5 网络拓扑 | 第57-58页 |
| 4．6 实例界面展示 | 第58-62页 |
| 4．7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结束语 | 第63-65页 |
| 5．1 全文总结 | 第63-64页 |
| 5．2 主要创新点 | 第64页 |
| 5．3 进一步改进的地方 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |
