基于数据挖掘的证券态势估计系统
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-25页 |
| ·选题背景和研究思路 | 第10-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-22页 |
| ·证券的研究现状 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘研究现状 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘在证券上的应用 | 第19-21页 |
| ·证券分析软件现状 | 第21-22页 |
| ·本文主要研究内容 | 第22-23页 |
| ·主要创新点 | 第23-24页 |
| ·本文组织结构 | 第24-25页 |
| 第二章 证券态势估计系统 | 第25-48页 |
| ·数据融合和态势估计 | 第25-28页 |
| ·数据融合 | 第25-26页 |
| ·态势估计 | 第26-28页 |
| ·证券态势估计系统 | 第28-30页 |
| ·证券态势要素提取 | 第29页 |
| ·证券态势理解 | 第29-30页 |
| ·证券态势预测 | 第30页 |
| ·黑板体系结构 | 第30-33页 |
| ·黑板系统的关键技术 | 第30-32页 |
| ·基于黑板模型的态势估计系统 | 第32-33页 |
| ·证券态势估计系统的体系结构 | 第33-36页 |
| ·知识源 | 第34-35页 |
| ·系统结构 | 第35-36页 |
| ·基于本体的黑板体系结构 | 第36-45页 |
| ·本体简介 | 第36-39页 |
| ·本体模型 | 第39-42页 |
| ·证券态势估计系统方法本体示例 | 第42-44页 |
| ·证券态势估计系统领域本体示例 | 第44-45页 |
| ·系统实现 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第三章 聚类分析 | 第48-62页 |
| ·背景知识 | 第48-52页 |
| ·股票投资价值评估指标 | 第48-50页 |
| ·聚类分析简介 | 第50页 |
| ·主要的聚类方法 | 第50-52页 |
| ·基于SOM的股市板块划分 | 第52-56页 |
| ·SOM算法 | 第53-54页 |
| ·数据预处理 | 第54-55页 |
| ·SOM聚类 | 第55-56页 |
| ·小波分析 | 第56-61页 |
| ·小波变换 | 第57页 |
| ·小波变换的Mallat算法 | 第57-58页 |
| ·时间序列信号的信息量测度方法 | 第58-59页 |
| ·基于小波分解的聚类 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 关联规则挖掘 | 第62-75页 |
| ·背景知识 | 第62-65页 |
| ·定义 | 第62-63页 |
| ·关联规则的挖掘 | 第63页 |
| ·使用Apriori算法候选项集找频繁项集 | 第63-64页 |
| ·关联规则常见算法 | 第64-65页 |
| ·字段处理 | 第65页 |
| ·利用关联规则挖掘股票间关系 | 第65-69页 |
| ·数据预处理 | 第66页 |
| ·挖掘关联规则 | 第66-68页 |
| ·挖掘具有时间约束的关联规则 | 第68-69页 |
| ·基于聚类的关联规则 | 第69-71页 |
| ·利用关联规则挖掘股市的时间异象 | 第71-74页 |
| ·数据预处理 | 第71-72页 |
| ·挖掘时间异象 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 基于小波分析的HMM预测 | 第75-88页 |
| ·背景知识 | 第75页 |
| ·马尔可夫预测 | 第75-79页 |
| ·马尔可夫分析法的基本原理 | 第75-76页 |
| ·用各日收盘价的状态对象进行预测 | 第76-79页 |
| ·结论 | 第79页 |
| ·HMM预测 | 第79-87页 |
| ·HMM基本原理 | 第79-84页 |
| ·HMM预测股市 | 第84-86页 |
| ·基于小波特征参数的HMM预测股市 | 第86-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 BP网络预测 | 第88-97页 |
| ·BP网络预测 | 第88-94页 |
| ·BP算法 | 第88-91页 |
| ·利用BP对证券预测 | 第91-94页 |
| ·基于自定义板块指数的BP预测 | 第94-96页 |
| ·自定义板块指数计算 | 第94-95页 |
| ·基于自定义板块指数的BP预测 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第七章 语音识别接口 | 第97-114页 |
| ·背景介绍 | 第97-99页 |
| ·基于Speech SDK的语音识别 | 第99-108页 |
| ·Speech SDK简介 | 第99-100页 |
| ·用Speech SDK设计证券态势估计语音系统 | 第100-107页 |
| ·实验 | 第107-108页 |
| ·基于HTK的语音识别 | 第108-113页 |
| ·特征提取 | 第109-110页 |
| ·语音模型 | 第110-112页 |
| ·语言模型 | 第112页 |
| ·实验 | 第112-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第八章 总结与展望 | 第114-116页 |
| ·总结 | 第114-115页 |
| ·展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-124页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第124-125页 |
| 致 谢 | 第125页 |
