| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·选题的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-11页 |
| ·本论文的研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 银行信用卡客户流失风险评估的理论与方法 | 第13-20页 |
| ·银行信用卡客户流失风险定义与种类 | 第13-15页 |
| ·客户流失定义及特征 | 第13-14页 |
| ·客户流失的种类 | 第14-15页 |
| ·信用卡客户流失危害以及风险产生的原因 | 第15-16页 |
| ·银行信用卡客户流失风险评估方法 | 第16-20页 |
| ·模糊综合评价法 | 第16-17页 |
| ·多变量信用卡客户流失风险判别模型法 | 第17-18页 |
| ·衍生工具信用卡客户流失风险的衡量方法 | 第18-20页 |
| 第三章 基于FNN的银行信用卡客户流失风险评估方法研究 | 第20-33页 |
| ·模糊神经网络技术 | 第20-25页 |
| ·模糊神经网络概念和结构 | 第21-22页 |
| ·逻辑模糊神经网络 | 第22-25页 |
| ·基于FNN的银行信用卡客户流失风险评估方法 | 第25-30页 |
| ·前层模糊化的实现 | 第25-26页 |
| ·模糊神经网络学习训练 | 第26-30页 |
| ·评价结果分析 | 第30页 |
| ·应用可行性分析 | 第30-33页 |
| ·FNN评估存在的问题和技术难点 | 第30-31页 |
| ·几类解决方案 | 第31页 |
| ·适合FNN评估的客户流失风险的可行性分析 | 第31-33页 |
| 第四章 基于FNN的银行信用卡客户流失风险评估系统实现 | 第33-58页 |
| ·系统总体设计 | 第33-43页 |
| ·系统架构设计 | 第36-39页 |
| ·系统功能模块设计 | 第39-41页 |
| ·FNN网络设计 | 第41-43页 |
| ·系统的技术方案 | 第43-52页 |
| ·系统实现技术框架 | 第43-45页 |
| ·基于JAVA和XML的隶属函数及技术实现 | 第45-51页 |
| ·技术对系统的影响 | 第51-52页 |
| ·系统实现 | 第52-58页 |
| ·系统应用实现 | 第52-53页 |
| ·系统功能实现 | 第53-54页 |
| ·系统数据库实现 | 第54-58页 |
| 第五章 基于FNN的银行信用卡客户流失风险评估系统应用 | 第58-64页 |
| ·系统应用背景 | 第58页 |
| ·系统应用目标与计划 | 第58-61页 |
| ·系统应用的效果 | 第61-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·系统应用前景分析 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
