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第一章绪论
1.1神经计算的发展概述
1.1.1人工神经网络的发展概述
1.1.2神经网络集成——神经计算发展的新热点
1.2财务失败预测研究的背景和意义
1.2.1财务失败预测研究的背景
1.2.2财务失败预测研究的现实意义
1.3财务失败预测研究概况
1.3.1国外财务失败预测模型简介
1.3.2国内财务失败预测研究现状
1.4问题的提出和研究意义
1.5本文主要工作及内容安排
第二章样本的选择和数据预处理
2.1财务失败的定义
2.2样本的选择
2.3财务指标的选取
2.4数据预处理
2.5小结
第三章 基于BP和LVQ神经网络的财务失败预测模型实证研究
3.1误差反向传播(BP)神经网络
3.1.1 BP网络结构
3.1.2 BP学习算法
3.1.3 BP网络的结构确定和参数设置
3.1.4存在的问题
3.2学习矢量量化(LVQ)神经网络
3.2.1自组织特征映射神经网络(SOFM)
3.2.2 LVQ神经网络结构和工作原理
3.2.3 LVQ1算法
3.2.4 LVQ2算法
3.2.5 LVQ3算法
3.3模型实证和结果分析
3.3.1神经网络模型结构和训练参数的设定
3.3.2实验结果及分析比较
3.4小结
第四章基于神经网络集成的财务失败预测模型
4.1神经网络集成概述
4.2神经网络集成研究现状
4.2.1理论分析
4.2.2实现方法
4.2.3应用成果
4.3基于神经网络集成的财务失败预测模型实证研究
4.3.1利用Bagging方法构建财务失败预测模型
4.3.2实证结果分析
4.4小结
第五章实用财务分析软件系统
5.1引言
5.2项目背景
5.3系统设计
5.3.1系统开发平台和整体结构
5.3.2系统功能框图
5.4系统实现
5.4.1几点关键技术细节的介绍
5.4.2系统运行界面展示
5.5小结
第六章论文工作总结与展望
6.1论文工作的总结
6.2下一步工作的展望
参考文献
致谢