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粗糙集—神经网络模型在财务预警上的应用研究

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粗糙集—神经网络模型在财务预警上的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-8 页
1 绪论第8-17 页
  · 问题的提出第8-10 页
    · 研究背景第8-9 页
    · 研究意义第9-10 页
  · 国内外文献综述第10-15 页
    · 国内外预警模型研究概况和发展趋势第10-11 页
    · 国内外财务预警方法综合评述第11-15 页
  · 本文的研究思路和方法第15-17 页
    · 研究思路第15 页
    · 研究方法第15-17 页
2 粗糙集-神经网络相结合的理论基础第17-23 页
  · 粗糙集与神经网络结合的发展现状第17 页
  · 粗糙集的基本理论第17-20 页
    · 粗糙集理论简介第17-18 页
    · 粗糙集理论在本文应用的几个关键技术第18-20 页
  · 神经网络技术原理第20-23 页
    · 神经网络模型概述第20-21 页
    · 两种神经网络结构模型第21-23 页
3 粗糙集与神经网络相结合的财务预警模型设计第23-34 页
  · 传统财务预警方法评析第23-24 页
  · 粗糙集理论在模型中的应用第24-25 页
  · 神经网络的结构设计第25-27 页
  · BP算法改进第27-32 页
    · 标准 BP神经网络算法原理第27-29 页
    · 标准 BP算法存在的缺陷第29 页
    · BP算法改进的具体步骤第29-30 页
    · 改进后的BP算法及算法检验第30-32 页
  · 模型构建的具体步骤第32-34 页
4 实证分析第34-54 页
  · 样本及财务指标的选取第34-42 页
    · 样本的选取第34-36 页
    · 研究期间的确定第36-37 页
    · 财务指标的选取第37-42 页
  · 传统BP神经网络实证建模第42-45 页
    · 模型的建立第42-43 页
    · 模型的训练及精度检验第43-45 页
  · 粗糙集-神经网络模型实证建模第45-52 页
    · 模型预处理第45-49 页
    · 模型的确立第49-50 页
    · 模型的训练及其精度检验第50-52 页
  · 两种模型的结果比较分析第52-54 页
结论第54-55 页
参考文献第55-58 页
附录 A T-3年财务数据第58-61 页
附录 B 训练样本财务指标T检验数据第61-62 页
附录 C 训练样本相关系数数据第62-63 页
附录 D 训练样本标准化数据第63-66 页
附录 E 训练样本离散化输出结果第66-68 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第68-69 页
致谢第69-70 页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第70 页

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