| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 表目录 | 第7-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外信用评价研究综述 | 第13-17页 |
| ·各种信用评价方法研究现状 | 第13-16页 |
| ·国内外比较分析研究现状 | 第16-17页 |
| ·国内外研究中存在的问题 | 第17页 |
| ·论文的目的及内容结构 | 第17-18页 |
| ·论文的目的 | 第17页 |
| ·论文的内容及结构 | 第17-18页 |
| ·论文的创新点 | 第18-20页 |
| 第2章 信用评价的相关理论 | 第20-27页 |
| ·信用评价的基本理论 | 第20页 |
| ·信用评价的相关方法 | 第20-27页 |
| ·传统统计分析方法 | 第21-25页 |
| ·人工智能方法 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第3章 航运企业客户信用评价指标体系的构建 | 第27-42页 |
| ·现有客户信用评价指标体系 | 第27-35页 |
| ·信用评价指标体系设置的一般原则 | 第27页 |
| ·国外权威机构信用评价指标体系 | 第27-30页 |
| ·我国企业信用评价指标体系 | 第30-34页 |
| ·信用评价须考虑的要素 | 第34-35页 |
| ·航运企业客户信用评价的现状及其客户的特殊性 | 第35-36页 |
| ·航运企业客户信用评价现状 | 第35-36页 |
| ·航运公司客户的特殊性 | 第36页 |
| ·航运企业客户信用评价指标体系的构建 | 第36-41页 |
| ·外部环境 | 第36-37页 |
| ·企业素质 | 第37页 |
| ·企业的财务状况 | 第37-38页 |
| ·发展前景 | 第38-39页 |
| ·以往交易情况 | 第39-40页 |
| ·相关指标的处理 | 第40-41页 |
| ·航运企业客户信用评价指标体系的特点 | 第41-42页 |
| 第4章 神经网络与遗传算法概述 | 第42-51页 |
| ·神经网络模型的基本原理 | 第42-43页 |
| ·神经网络建模的生物依据 | 第42页 |
| ·神经网络的基本结构 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络的概述 | 第43-46页 |
| ·BP网络结构 | 第43-44页 |
| ·BP网络的数学描述 | 第44-46页 |
| ·遗传算法概述 | 第46-51页 |
| ·遗传算法的概念 | 第46-47页 |
| ·遗传算法的基本用语 | 第47页 |
| ·遗传算法的常用操作 | 第47-49页 |
| ·遗传算法的特点 | 第49-51页 |
| 第5章 基于BP网络的航运企业客户信用评价模型的构建及实现 | 第51-61页 |
| ·基于BP神经网络的航运企业客户信用评价模型的构建(BPNM) | 第51-53页 |
| ·BPNM的构建步骤 | 第51-52页 |
| ·BPNM的设计 | 第52-53页 |
| ·相关函数的选择 | 第53页 |
| ·BPNM的计算机实现 | 第53-57页 |
| ·Matlab神经网络工具箱的概述 | 第53-54页 |
| ·BP网络的重要函数 | 第54-56页 |
| ·传递函数的选择 | 第56页 |
| ·训练函数的选择 | 第56页 |
| ·主要训练程序 | 第56-57页 |
| ·BPNM的基本框架 | 第57页 |
| ·算例 | 第57-60页 |
| ·指标数据的处理 | 第58页 |
| ·BPNM的构建以及实现 | 第58-60页 |
| ·模型的评价 | 第60-61页 |
| 第6章 基于遗传神经网络的航运企业信用评价模型的构建 | 第61-72页 |
| ·基于遗传神经网络的航运企业客户信用评价模型的基本思路(BPNCGAM) | 第61-62页 |
| ·遗传算法和神经网络结合的方式类别 | 第61-62页 |
| ·BPNCGAM的构建思路 | 第62页 |
| ·BPNCGAM的构建 | 第62-66页 |
| ·GA子模型的构建 | 第63-65页 |
| ·BP网络子模型的构建 | 第65-66页 |
| ·GA子模型与BP网络子模型的连接 | 第66页 |
| ·BPNCGAM的计算机实现 | 第66-68页 |
| ·GA子模型的计算机实现 | 第66-68页 |
| ·BP网络子模型的计算机实现 | 第68页 |
| ·算例 | 第68-70页 |
| ·样本数据以及处理 | 第68页 |
| ·网络的相关参数 | 第68页 |
| ·模型的运行 | 第68-70页 |
| ·网络输出结果分析 | 第70页 |
| ·BPNM和BPNCGAM的比较分析 | 第70-72页 |
| 第7章 结论 | 第72-73页 |
| 结束语 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 读硕期间发表的论文以及参与的课题 | 第81页 |
