基于可拓检测技术的股市风险评估系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·课题的背景 | 第12页 |
| ·影响股票价格的因素 | 第12-13页 |
| ·经济因素 | 第12-13页 |
| ·非经济因素 | 第13页 |
| ·股市预测 | 第13-16页 |
| ·基于基本面的股市分析 | 第13-14页 |
| ·基于技术分析的股市分析 | 第14页 |
| ·股市预测的现状、特点及发展 | 第14-16页 |
| ·可拓学与可拓检测 | 第16-18页 |
| ·可拓学的基本思想 | 第16-17页 |
| ·可拓检测提出的背景 | 第17页 |
| ·可拓检测提出的意义 | 第17-18页 |
| ·可拓检测与股市风险评估 | 第18-21页 |
| ·研究股市风险评估的意义 | 第18-19页 |
| ·可拓检测与智能检测 | 第19页 |
| ·股市风险评估系统 | 第19-21页 |
| 第二章 可拓学的基本理论方法 | 第21-34页 |
| 引言 | 第21页 |
| ·物元 | 第21-23页 |
| ·物元的基本概念 | 第21页 |
| ·物元的三要素 | 第21-22页 |
| ·基元及复合元 | 第22-23页 |
| ·可拓变换 | 第23-24页 |
| ·变换的基本概念 | 第23页 |
| ·物元变换方法 | 第23-24页 |
| ·可拓集合及关联函数 | 第24-27页 |
| ·可拓集合的定义 | 第24-26页 |
| ·基本关联函数 | 第26-27页 |
| ·可拓检测方案的设计 | 第27-34页 |
| ·物元模型的建立 | 第27-28页 |
| ·提取关键物元 | 第28-30页 |
| ·可拓检测中的一个应用实例 | 第30-34页 |
| 第三章 股票物元模型的建立与相关变换的实现 | 第34-44页 |
| ·物元模型的建立 | 第34-35页 |
| ·事物特征的提取及选择 | 第34-35页 |
| ·经典域及节域的确定 | 第35页 |
| ·股票物元模型的建立 | 第35-37页 |
| ·问题的提出 | 第35页 |
| ·影响股票价格走势的一些重要指标 | 第35-37页 |
| ·神经网络 | 第37-42页 |
| ·神经网络的相关知识 | 第37-41页 |
| ·多层前馈网络 | 第41-42页 |
| ·神经网络的一些特性 | 第42页 |
| ·神经网络在预测股票价格趋势方面的应用 | 第42-44页 |
| 第四章 应用实例:股票价格走势的短期评估 | 第44-69页 |
| ·评估问题的确定 | 第44页 |
| ·物元模型的建立 | 第44-47页 |
| ·评估对象的确定 | 第44-45页 |
| ·股票形态特征提取 | 第45-46页 |
| ·样本数据的选取 | 第46-47页 |
| ·股票物元模型变换的神经网络实现 | 第47-54页 |
| ·BP学习算法 | 第47-48页 |
| ·BP学习算法的推导 | 第48-51页 |
| ·标准 BP网络的问题 | 第51-52页 |
| ·改进的 BP学习算法 | 第52-54页 |
| ·用神经网络实现股票物元模型的转换 | 第54页 |
| ·物元聚焦 | 第54-56页 |
| ·实际运行结果与评价 | 第56-67页 |
| ·华能国际(600011) | 第56-58页 |
| ·中科英华(600110) | 第58-60页 |
| ·中国联通(600050) | 第60-62页 |
| ·中金黄金(600489) | 第62-64页 |
| ·浪潮软件(600756) | 第64-66页 |
| ·结果评价 | 第66-67页 |
| ·进一步的讨论 | 第67-69页 |
| 第五章 开拓股票分析系统简介 | 第69-77页 |
| ·系统结构 | 第69-71页 |
| ·组成模块 | 第71-72页 |
| ·股票数据库 | 第71页 |
| ·数据处理模块 | 第71-72页 |
| ·输出文件 | 第72页 |
| ·用户操作界面 | 第72页 |
| ·系统功能 | 第72-75页 |
| ·选取样本功能 | 第72-73页 |
| ·学习样本功能 | 第73-74页 |
| ·显示结果 | 第74-75页 |
| ·进一步拓展的功能 | 第75-77页 |
| ·评估期限的增加 | 第75页 |
| ·多元化的评估系统 | 第75-76页 |
| ·实时数据接收系统 | 第76页 |
| ·扩展后的系统结构 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第83-84页 |
| 独创性声明 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
