声明
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 理论背景
1.3 国内外发展现状
1.4 研究内容与创新点
1.4.1 研究内容
1.4.2 主要的创新点
第二章 回归分析基本理论及实证研究
2.1 二项逻辑回归模型
2.1.1 数据描述
2.1.2 实例分析
2.2 C5.0决策树
2.2.1 实例验证
2.3 生存分析
2.3.1 基本概念
2.3.2 生存分析方法
2.3.3 寿命表法
2.3.4 Kaplan-Meier 生存分析
2.4 Cox回归模型
2.4.1 Cox回归模型的基本原理
2.4.2 实例分析
2.5 模型性能的评价标准
第三章 神经网络基本理论及实证研究
3.1 神经网络基本原理
3.1.1 人工神经元模型
3.1.2 神经网络的激活函数
3.1.3 神经网络的分类
3.2 BP神经网络
3.2.1 BP网络的构建
3.2.2 BP神经网络的流程
3.3 RBF神经网络
3.3.1 RBF神经网络的构建
3.3.2 RBF神经网络的流程
3.4 BP网络和RBF网络的实证对比
第四章 BP-Cox回归模型的建立及实例分析
4.1 模型的建立
4.2 附加动量法
4.3 变步长法
4.4 实例分析
4.4.1 数据处理
4.4.2参数的设置
4.4.3实验结果
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
致谢
