| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-10页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·本文研究方向 | 第8-9页 |
| ·本文组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 神经网络简介 | 第10-21页 |
| ·人工神经网络的起源和定义 | 第10页 |
| ·人工神经网络的发展史 | 第10-15页 |
| ·人工神经网络研究阶段的划分 | 第10-15页 |
| ·人工神经网络国内外研究状况 | 第15页 |
| ·神经网络的发展现状 | 第15-21页 |
| ·神经生理学、神经解剖学研究的发展 | 第16页 |
| ·与之相关的数学领域的研究与发展 | 第16页 |
| ·神经网络应用的研究与发展 | 第16-17页 |
| ·神经网络硬件的研究与发展 | 第17页 |
| ·新型神经网络模型的研究 | 第17-21页 |
| 第三章 神经网络在金融领域的应用现状 | 第21-30页 |
| ·金融和经济问题 | 第21-22页 |
| ·传统金融市场假设和挑战 | 第22-24页 |
| ·金融神经网络的设计 | 第24-29页 |
| ·网络设计的出发点 | 第24-26页 |
| ·金融数据的特点 | 第26-28页 |
| ·神经网络模型的构造 | 第28-29页 |
| ·神经网络模型应用的金融评价 | 第29页 |
| ·神经网络与其它方法的结合 | 第29-30页 |
| 第四章 应用高斯混合模型构建金融预测分析系统 | 第30-47页 |
| ·EM算法及高斯混合模型简介 | 第30-34页 |
| ·EM算法 | 第30-32页 |
| ·EM应用于 Mixture of Gaussian | 第32-34页 |
| ·工具介绍 | 第34-36页 |
| ·神经网络的结构与参数的确定 | 第34-35页 |
| ·MATLAB程序设计流程 | 第35-36页 |
| ·具体系统设计 | 第36-43页 |
| ·基本介绍 | 第36页 |
| ·汇率及相关的金融数据 | 第36-38页 |
| ·高斯混合模型 | 第38-43页 |
| ·实验结果 | 第43-46页 |
| ·未运用阈值和 GM委员会后的实验结果 | 第43-45页 |
| ·运用阈值和 GM委员会后的实验结果 | 第45-46页 |
| ·实验小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |