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博士論文    

股票智能預測決策研究及應用

     論文目錄

第一章 緒論第1-21頁

 1．1 股票預測決策研究及應用現(xiàn)狀第10-14頁

 1．2 存在問題與研究思路第14-19頁

 1．3 本文的工作及章節(jié)安排第19-21頁

第二章 FUZZY統(tǒng)計與隨機集落影第21-29頁

 2．1 模糊統(tǒng)計及隨機集落影的基本概念第21-25頁

 2．2 落影函數(shù)與模糊集之間的關系第25-29頁

第三章 模糊隨機落影預測第29-39頁

 3．1 多因素隨機落影預測第29-31頁

 3．2 隨機集的運算第31-33頁

 3．3 模糊集值統(tǒng)計估計第33-39頁

第四章 模糊綜合評判第39-47頁

 4．1 模糊變換第39頁

 4．2 綜合評判第39-43頁

 4．3 多級綜合評判第43-47頁

第五章 基于形態(tài)識別的智能預測第47-69頁

 5．1 神經(jīng)網(wǎng)絡分類方法第47-51頁

 5．2 模糊聚類分類方法第51-56頁

 5．3 模糊推理預測系統(tǒng)構建第56-61頁

 5．4 模糊推理系統(tǒng)第61-64頁

 5．5 集值統(tǒng)計的模糊推理改進第64-69頁

第六章 智能混沌預測第69-85頁

 6．1 混沌非線性時間序列預測基礎第69-76頁

  6．1．1 全局近似第70-74頁

  6．1．2 神經(jīng)網(wǎng)絡全局近似第74頁

  6．1．3 局域近似第74-76頁

 6．2 智能混沌單步預測第76-81頁

  6．2．1 混沌系統(tǒng)特征第76-77頁

  6．2．2 智能建模方法第77-80頁

  6．2．3 應用例子第80-81頁

 6．3 基于混沌理論的多步預狽探討第81-85頁

  6．3．1 最大Lyapunov指數(shù)第81-82頁

  6．3．2 多步預測仿真第82-83頁

  6．3．3 應用例子第83-85頁

第七章 組合投資理論第85-96頁

 7．1 預期收益率與風險的估計第85-88頁

  7．1．1 預期收益率第85-87頁

  7．1．2 風險第87頁

  7．1．3 投資組合的預期收益率與風險第87-88頁

 7．2 投資組合最優(yōu)權重的確定第88-91頁

  7．2．1 Lagrange乘子法第89頁

  7．2．2 臨界線決策法第89-91頁

 7．3 非負權重問題第91-96頁

  7．3．1 投影算法與非負比例系數(shù)的計算第92-96頁

第八章 股票智能預測決策理論應用_股票智能分析系統(tǒng)第96-105頁

 8．1 股票智能分析系統(tǒng)簡介第96-98頁

 8．2 發(fā)展方向第98-105頁

  8．2．1 分析第98-100頁

  8．2．2 實現(xiàn)第100-105頁

   8．2．2．1 數(shù)據(jù)倉庫技術第100-103頁

   8．2．2．2 網(wǎng)絡拓撲結構第103-104頁

   8．2．2．3 軟件功能結構第104頁

   8．2．2．4 軟件技術框架第104-105頁

結束語第105-107頁

參考文獻第107-114頁

攻讀博士期間發(fā)表的論文第114-115頁

致謝第115頁

論文編號BS838663，，這篇論文共115頁
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