| 摘 要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目 录 | 第6-8页 |
| 第一章 引 言 | 第8-12页 |
| ·金融证券市场研究的现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第10-12页 |
| ·工作内容简介 | 第10-11页 |
| ·论文章节简介 | 第11-12页 |
| 第二章 中国证券市场特性分析及非线性分析方法的引入 | 第12-21页 |
| ·中国证券市场特性分析 | 第12-19页 |
| ·中国证券市场的正态性检验 | 第13-14页 |
| ·中国证券市场的有效性检验 | 第14-19页 |
| ·非线性分析方法的引入 | 第19-21页 |
| 第三章 人工神经网络与证券市场预测问题 | 第21-32页 |
| ·人工神经网络简述 | 第21-25页 |
| ·神经网络的发展简史 | 第21-22页 |
| ·神经网络基本原理、结构、分类 | 第22-25页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第25页 |
| ·证券市场预测问题的研究 | 第25-29页 |
| ·证券市场预测问题的提出 | 第25-26页 |
| ·证券市场预测研究的现状 | 第26-28页 |
| ·证券市场预测研究的模型和方法 | 第28-29页 |
| ·神经网络方法在证券市场预测中的应用 | 第29-32页 |
| 第四章 神经网络用于证券市场预测实证研究 | 第32-48页 |
| ·BP网络 | 第32-36页 |
| ·BP网络基本原理 | 第32-33页 |
| ·BP算法 | 第33页 |
| ·BP网络结构和参数的优化与选择 | 第33-34页 |
| ·用于股指预测的BP神经网络模 | 第34-36页 |
| ·模糊神经网络 | 第36-43页 |
| ·模糊神经网络简介 | 第36-38页 |
| ·ANFIS:自适应神经-模糊推理系统 | 第38-40页 |
| ·运用ANFIS预测股票价格 | 第40-42页 |
| ·ANFIS与BP网络的比较 | 第42-43页 |
| ·组合神经网络 | 第43-47页 |
| ·普通神经网络的不足 | 第43页 |
| ·组合神经网络 | 第43-45页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 神经网络预测应用实例 | 第48-61页 |
| ·证券监察系统概述 | 第48-51页 |
| ·证券监察系统的意义 | 第48-49页 |
| ·证券监察系统的设计思路 | 第49页 |
| ·证券监察系统的主体结构 | 第49-51页 |
| ·神经网络在证券监察系统中的应用 | 第51-61页 |
| ·系统中神经网络模型的建立 | 第51-52页 |
| ·神经网络预测关键模块的工程实现 | 第52-60页 |
| ·原型软件运行实例 | 第60页 |
| ·性能和容错讨论 | 第60-61页 |
| 第六章 结束语 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-63页 |
| 致 谢 | 第63页 |