BP神经网络研究及其在个人信用评估中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·选题背景 | 第7页 |
| ·选题的意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 个人信用评估概述 | 第11-16页 |
| ·个人信用评估的概念 | 第11-12页 |
| ·个人信用风险 | 第11页 |
| ·个人信用风险评估内涵及其评估的必要性 | 第11-12页 |
| ·个人信用评估研究的主要模型与方法 | 第12-16页 |
| 第三章 神经网络模型介绍 | 第16-26页 |
| ·人工神经网络研究的历史 | 第16-17页 |
| ·神经网络概念及原理介绍 | 第17-23页 |
| ·神经网络转移函数 | 第19-21页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第21-23页 |
| ·神经网络的特性 | 第23页 |
| ·常见的人工神经网络模型 | 第23-26页 |
| ·线性神经网络 | 第24页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第24-26页 |
| 第四章 基于BP神经网络个人信用评估模型 | 第26-41页 |
| ·BP神经网络学习原理介绍 | 第26-28页 |
| ·BP算法推导 | 第28-30页 |
| ·标准BP算法的改进 | 第30-32页 |
| ·实证分析 | 第32-41页 |
| ·数据来源 | 第32-33页 |
| ·基于BP算法的神经网络模型设计 | 第33-36页 |
| ·各种不同算法的模拟结果 | 第36-39页 |
| ·结果对比研究 | 第39-41页 |
| 第五章 加权平均BP神经网络模型 | 第41-46页 |
| ·BP神经网络的过拟合现象 | 第41-42页 |
| ·加权平均BP神经网络 | 第42-43页 |
| ·实证分析 | 第43-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
