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基于神经网络的农商行农户信用评级系统的设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景和选题意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 国外研究现状第12-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-15页
        1.2.3 研究述评第15页
    1.3 研究结构和研究内容第15-17页
        1.3.1 研究结构第15-16页
        1.3.2 研究内容第16-17页
第2章 农户信用评级的方法及主要工具第17-26页
    2.1 信用评级基本概念第17页
    2.2 农户信用评级现状第17-18页
    2.3 评级方法第18-23页
        2.3.1 神经网络发展第18页
        2.3.2 人工神经元( Artificial Neuron )模型第18-20页
        2.3.3 神经网络模型第20-21页
        2.3.4 神经网络工作方式第21-23页
    2.4 评级工具第23-25页
        2.4.1 MATLAB第23-25页
        2.4.2 AForge.NET第25页
    2.5 本章小结第25-26页
第3章 农户信用评级系统需求分析第26-31页
    3.1 系统设计的目标与原则第26页
    3.2 系统可行性分析第26-27页
    3.3 农户信用评级流程分析第27-29页
    3.4 系统功能模块分析第29-30页
    3.5 本章小结第30-31页
第4章 农户信用评级系统的设计第31-43页
    4.1 数据管理模块的设计第31-33页
    4.2 信用评估模块的设计第33-38页
        4.2.1 评级流程及组织管理第33页
        4.2.2 评级内容及权重第33-37页
        4.2.3 评级方法及等级划分第37-38页
    4.3 综合分析模块的设计第38-40页
    4.4 系统管理模块的设计第40-42页
    4.5 本章小结第42-43页
第5章 系统测试与调整第43-57页
    5.1 系统开发环境与工具第43页
    5.2 Matlab神经网络算法的实现第43-46页
    5.3 AForge.NET框架的实现第46-49页
    5.4 农户信用评级系统测试第49-53页
    5.5 系统调整第53-56页
    5.6 本章小结第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63页

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