声明
摘要
第一章绪论
1.1研究背景
1.2国内外研究现状
1.2.1国内研究现状
1.2.2国外研究现状
1.3研究内容和意义
1.3.1主要内容
1.3.2意义
1.4数据挖掘技术在金融风险中应用
1.4.1数据挖掘技术
1.4.2 MATLAB数学软件简介
1.5连云港农业发展现状
1.5.1内部优势
1.5.2内部劣势
1.5.3外部机遇
1.5.4外部挑战
1.6本文研究的重点、创新点
1.6.1本文研究的重点
1.6.2本文研究的创新点
第二章影响互联网农业金融风险的因素
2.1信用风险
2.2流动性风险
2.3利率风险
2.4业务操作及技术风险
2.5物权质押风险
2.6风险控制措施
2.7本章总结
第三章农业金融风险指标体系
3.1指标选取原则
3.2 BP神经网络的基本原理及其应用
3.3预警指标体系的构建
3.3.1确定评价指标
3.3.2数据指标的归一化处理
第四章农业金融风险预警模型
4.1数据的收集与处理
4.2模型结构的确立
4.2.1输入节点的选择
4.2.2隐层节点的选择
4.2.3输出节点的选择
4.2.4初始参数的选择
4.2.5神经网络训练的目标函数
第五章实证研究分析
5.1基于MATLAB的BP神经网络训练
5.2 BP神经网络的检测
6.1总结与不足
6.2发展农村互联网金融的建议
参考文献
附录
致谢
在读期间发表的学术论文及研究成果
浙江海洋大学;