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面向网络金融知识服务的模型与方法研究

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面向网络金融知识服务的模型与方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-15页
第1章 绪论第15-28页
  · 课题背景及意义第15-16页
  · 研究现状第16-25页
    · 金融知识服务研究现状第16-18页
    · 互联网异构信息处理研究现状第18-24页
    · 非均衡数据分类研究现状第24-25页
    · 金融时间序列分析方法研究现状第25页
  · 本文的研究内容第25-27页
  · 本文的内容安排第27-28页
第2章 基于互联网异构信息处理的金融知识服务总体设计第28-39页
  · 引言第28-29页
  · 互联网金融异构信息处理方法第29-36页
    · 异构信息自动获取第30-33页
    · 异构信息处理方法第33-35页
    · 信息验证第35-36页
  · 互联网金融异构信息处理总体框架第36-37页
  · 金融知识服务平台构建第37-38页
  · 本章小结第38-39页
第3章 基于分合增益模型的新股收益分析方法研究第39-53页
  · 引言第39-40页
  · N元分合增益问题形式化描述第40-43页
  · N元分合增益问题的解法第43-46页
    · 优化的最优路径算法第43-44页
    · 增益计算方法第44-45页
    · 增益评价第45-46页
  · 新股分合增益模型第46页
  · 新股收益分析实验第46-52页
    · 实验设置及步骤说明第46-48页
    · 实验结果与分析第48-52页
  · 本章小结第52-53页
第4章 基于最大熵的新股推荐最优策略模型研究第53-71页
  · 引言第53-54页
  · 新股推荐最优策略模型第54-56页
  · 新股推荐策略方法实现第56-62页
    · 异构金融信息预处理第56-59页
    · 过滤器算法第59-62页
  · 评价方法第62-63页
  · 新股最优策略实验第63-69页
    · 实验设置第63-64页
    · 实验结果与分析第64-69页
  · 本章小结第69-71页
第5章 基于神经网络的封闭式基金时序混合模型第71-83页
  · 引言第71-72页
  · 封闭式基金时间序列混合模型第72-77页
    · 时间序列混合模型结构第73页
    · 基于最大熵的估值模型第73-74页
    · 趋势拟合估值模型第74-75页
    · 基于支持向量回归的估值模型第75-76页
    · 基于BP算法的估值模型第76-77页
  · 封闭式基金时间序列模型实验第77-82页
    · 实验设置第77-79页
    · 实验结果与分析第79-82页
  · 本章小结第82-83页
第6章 基于异构信息的企业债券分析方法研究第83-112页
  · 引言第83-84页
  · 基于异构信息的企业债券服务平台关键技术第84-100页
    · 基于互联网的债券检索评估模型第84-90页
    · 基于本体规则自适应的异构信息处理第90-96页
    · 基于优化特征权重算法的非均衡数据分类第96-100页
    · 信息验证方法第100页
  · 企业债券服务平台关键技术实验第100-111页
    · 基于互联网的债券检索评估实验第101-104页
    · 基于本体规则自适应的特征抽取实验第104-106页
    · 基于OP tf-idf算法的非均衡数据分类实验第106-108页
    · 企业债券服务平台信息验证实验第108-111页
  · 本章小结第111-112页
结论第112-114页
参考文献第114-128页
附录A 新股投资路径详细信息第128-132页
附录B 海天园金融知识服务平台展示第132-135页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第135-137页
致谢第137-139页
个人简历第139页

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