| 第1章 经济预警概述 | 第1-20页 |
| 1．1 综述 | 第6-17页 |
| 1．1．1 国外宏观经济预警系统的起源及发展 | 第6-10页 |
| 1．1．2 我国宏观经济预警系统的研究现状 | 第10-13页 |
| 1．1．3 宏观经济预警的现有理论与方法及目前存在的问题 | 第13-17页 |
| 1．2 主要研究内容 | 第17-20页 |
| 1．2．1 研究的背景和意义 | 第17-18页 |
| 1．2．2 主要研究内容 | 第18页 |
| 1．2．3 技术路线 | 第18-19页 |
| 1．2．4 本研究的创新之处 | 第19-20页 |
| 第2章 宏观经济预警基本理论体系 | 第20-24页 |
| 2．1 指标体系的设计 | 第20-22页 |
| 2．2 预警方法的选择 | 第22页 |
| 2．3 预警警限的界定 | 第22-24页 |
| 第3章 人工神经网络ANN预警方法 | 第24-34页 |
| 3．1 ANN与预警 | 第24-25页 |
| 3．2 ANN基本概念 | 第25-29页 |
| 3．3 ANN预警原理 | 第29-34页 |
| 3．3．1 ANN预警的结构模式 | 第29-32页 |
| 3．3．2 ANN预警的操作处理 | 第32-34页 |
| 第4章 基于粗集—神经网络的预警方法 | 第34-47页 |
| 4．1 粗集理论方法 | 第34-40页 |
| 4．1．1 粗集理论概述 | 第34-35页 |
| 4．1．2 粗集理论的基本原理 | 第35-40页 |
| 4．2 粗集—神经网络预警方法基本原理 | 第40-47页 |
| 4．2．1 粗集方法与神经网络相结合的基础分析 | 第40-41页 |
| 4．2．2 粗集—神经网络预警方法的基本原理 | 第41-47页 |
| 第5章 粗集—神经网络的宏观经济预警实现 | 第47-61页 |
| 5．1 基于人工神经网络（ANN）预警方法的实现 | 第47-49页 |
| 5．2 基于粗集神经网络宏观经济预警系统的实现 | 第49-57页 |
| 5．3 神经网络与粗集—神经网络预警方法结果比较分析 | 第57-61页 |
| 第6章 结论与展望 | 第61-70页 |
| 6．1 结论 | 第61-62页 |
| 6．2 展望 | 第62-70页 |