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我国互联网金融类独角兽企业风险管理研究

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我国互联网金融类独角兽企业风险管理研究
论文目录
 
摘要第1-3页
Abstract第3-8页
1 绪论第8-16页
  1.1 研究背景与意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-14页
    1.2.1 驾驶疲劳特征检测技术第9-10页
    1.2.2 驾驶疲劳机理研究第10-13页
    1.2.3 驾驶疲劳识别存在的问题及发展方向第13-14页
  1.3 主要研究内容及论文结构安排第14-16页
2 驾驶疲劳机理分析第16-30页
  2.1 驾驶疲劳评价指标第16-21页
    2.1.1 主观评价方法第16-17页
    2.1.2 客观评价方法第17-21页
  2.2 驾驶疲劳评估模型第21-23页
    2.2.1 贝叶斯网络第21-22页
    2.2.2 隐马尔科夫模型第22-23页
    2.2.3 支持向量机第23页
    2.2.4 神经网络第23页
  2.3 HMM理论基础第23-28页
    2.3.1 HMM基本思想第23页
    2.3.2 HMM定义第23-24页
    2.3.3 HMM解决的三类问题第24-25页
    2.3.4 HMM类型第25-27页
    2.3.5 HMM建立过程第27-28页
  2.4 本章小结第28-30页
3 聚类分析理论第30-43页
  3.1 聚类分析理论基础第30-33页
    3.1.1 聚类分析的基本概念第30-31页
    3.1.2 聚类的数据结构第31页
    3.1.3 数据聚类的三个要点第31页
    3.1.4 聚类分析的步骤与应用第31-33页
  3.2 常用的聚类方法第33-38页
    3.2.1 k-means算法第33-34页
    3.2.2 层次聚类算法第34-35页
    3.2.3 SOM聚类算法第35-36页
    3.2.4 FCM聚类算法第36-38页
  3.3 聚类分析的效果评测第38-42页
    3.3.1 聚类有效性的定义及评估标准第38-39页
    3.3.2 常用评价指标第39-41页
    3.3.3 FCM与k-means聚类算法分析第41-42页
  3.4 本章小结第42-43页
4 基于HMM的驾驶员疲劳评估第43-54页
  4.1 最佳聚类数确定第43-47页
    4.1.1 观测指标最佳聚类数的确定第43-45页
    4.1.2 隐含指标最佳聚类数确定第45-47页
  4.2 驾驶疲劳评估模型构建第47-52页
    4.2.1 HMM结构类型的确定第47-48页
    4.2.2 HMM参数训练第48-52页
  4.3 疲劳评估模型分析第52-53页
    4.3.1 Viterbi算法第52页
    4.3.2 模型评估第52-53页
  4.4 本章小结第53-54页
5 基于驾驶员疲劳评估模型的实验第54-63页
  5.1 实验目标第54页
  5.2 实验方案第54-58页
    5.2.1 实验系统组成第54-56页
    5.2.2 实验环境第56-57页
    5.2.3 实验内容与流程第57-58页
  5.3 数据处理与分析第58-62页
    5.3.1 观测指标分析第58-60页
    5.3.2 隐含指标分析第60-61页
    5.3.3 HMM模型稳定性分析第61-62页
  5.4 本章小结第62-63页
结论第63-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第68-69页
致谢第69-71页

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