| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 第一部分 概述 | 第5-9页 |
| 一、 前言 | 第5-6页 |
| 二、 研究的目的、意义、思路、步骤及内容 | 第6-8页 |
| 三、 资料来源、分析工具 | 第8-9页 |
| 第二部分 神经网络基本理论 | 第9-20页 |
| 一、 神经网络概述 | 第9-12页 |
| 二、 BP神经网络理论及实现 | 第12-20页 |
| 第三部分 神经网络用于多元资料分析的模拟试验研究 | 第20-36页 |
| 一、 自变量与应变量间存在非线性关系时的预测模拟研究 | 第20-31页 |
| 二、 自适应线性组合器和多元线性回归 | 第31-36页 |
| 第四部分 BP神经网络在多元分析中的实际应用 | 第36-56页 |
| 一、 Logistic回归模型与BP神经网络的比较 | 第36-46页 |
| 二、 Cox模型与BP神经网络在处理非线性数据时的性能探讨 | 第46-52页 |
| 三、 BP神经网络用于生存时间预测的研究 | 第52-55页 |
| 四、 讨论 | 第55-56页 |
| 第五部分 讨论 | 第56-58页 |
| 一、 研究结果 | 第56-57页 |
| 二、 研究的特色和创新点 | 第57页 |
| 三、 尚待继续探讨的问题 | 第57-58页 |
| 第六部分 小结 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 文献综述 | 第62-78页 |
| 附录 1 BP算法的MATLAB程序 | 第78-80页 |
| 附录 2 硕士研究生期间发表的论文 | 第80页 |
