银行贷款风险分类智能决策支持系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 1 银行贷款风险管理背景知识 | 第11-14页 |
| ·我国银行贷款风险管理的现状 | 第11页 |
| ·贷款风险分类概述 | 第11-14页 |
| ·贷款风险分类标准 | 第12-13页 |
| ·贷款风险分类需要考虑的主要因素 | 第13-14页 |
| 2 课题相关的技术理论及概念 | 第14-32页 |
| ·专家系统 | 第14-20页 |
| ·专家系统简介 | 第14-17页 |
| ·知识表示 | 第17-18页 |
| ·知识库与知识库管理 | 第18-19页 |
| ·推理机 | 第19-20页 |
| ·知识获取 | 第20页 |
| ·神经网络 | 第20-25页 |
| ·人工神经元模型 | 第20-21页 |
| ·BP神经网络及BP学习规则 | 第21-25页 |
| ·决策支持系统 | 第25-29页 |
| ·决策支持系统的定义及结构 | 第25-26页 |
| ·决策支持系统的应用发展现状 | 第26-27页 |
| ·智能决策支持系统及其结构 | 第27-29页 |
| ·Visual C++6.0简介 | 第29-30页 |
| ·Matlab简介 | 第30-32页 |
| 3 需求分析 | 第32-40页 |
| ·系统目标 | 第32页 |
| ·银行贷款风险分类问题的分析与评价 | 第32-35页 |
| ·银行贷款风险分类管理 | 第32-34页 |
| ·银行贷款分类分析因素 | 第34-35页 |
| ·银行贷款风险分类的系统分析 | 第35-40页 |
| ·ROMC方法简介 | 第35-36页 |
| ·银行贷款风险分类系统的ROMC分析 | 第36-40页 |
| 4 系统设计 | 第40-70页 |
| ·系统总体设计 | 第40-42页 |
| ·系统总体框架 | 第40-41页 |
| ·系统主体间的交互整合 | 第41-42页 |
| ·非财务因素分析子系统设计 | 第42-56页 |
| ·知识库的建立 | 第44-45页 |
| ·规则库及字典库的建立 | 第45-50页 |
| ·知识库管理系统的建立 | 第50-53页 |
| ·字典库管理系统的建立 | 第53-54页 |
| ·推理机构建立 | 第54-56页 |
| ·财务信息分析子系统的设计 | 第56-67页 |
| ·财务指标生成模型 | 第57-59页 |
| ·层次分析模型 | 第59-61页 |
| ·财务评分模型 | 第61-62页 |
| ·层次分析模型以及财务分析模型的实现 | 第62-63页 |
| ·BP神经网络模型 | 第63-67页 |
| ·人机接口的建立 | 第67-69页 |
| ·用户登录窗口 | 第67页 |
| ·主窗口设计 | 第67-68页 |
| ·口令修改窗体的设计 | 第68页 |
| ·用户应答列表设计 | 第68-69页 |
| ·解释机构设计 | 第69-70页 |
| 5 系统实现与维护 | 第70-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 在学研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
