股票智能预测决策研究及应用

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股票智能预测决策研究及应用

     论文目录

第一章 绪论第1-21页

 1．1 股票预测决策研究及应用现状第10-14页

 1．2 存在问题与研究思路第14-19页

 1．3 本文的工作及章节安排第19-21页

第二章 FUZZY统计与随机集落影第21-29页

 2．1 模糊统计及随机集落影的基本概念第21-25页

 2．2 落影函数与模糊集之间的关系第25-29页

第三章 模糊随机落影预测第29-39页

 3．1 多因素随机落影预测第29-31页

 3．2 随机集的运算第31-33页

 3．3 模糊集值统计估计第33-39页

第四章 模糊综合评判第39-47页

 4．1 模糊变换第39页

 4．2 综合评判第39-43页

 4．3 多级综合评判第43-47页

第五章 基于形态识别的智能预测第47-69页

 5．1 神经网络分类方法第47-51页

 5．2 模糊聚类分类方法第51-56页

 5．3 模糊推理预测系统构建第56-61页

 5．4 模糊推理系统第61-64页

 5．5 集值统计的模糊推理改进第64-69页

第六章 智能混沌预测第69-85页

 6．1 混沌非线性时间序列预测基础第69-76页

  6．1．1 全局近似第70-74页

  6．1．2 神经网络全局近似第74页

  6．1．3 局域近似第74-76页

 6．2 智能混沌单步预测第76-81页

  6．2．1 混沌系统特征第76-77页

  6．2．2 智能建模方法第77-80页

  6．2．3 应用例子第80-81页

 6．3 基于混沌理论的多步预狈探讨第81-85页

  6．3．1 最大Lyapunov指数第81-82页

  6．3．2 多步预测仿真第82-83页

  6．3．3 应用例子第83-85页

第七章 组合投资理论第85-96页

 7．1 预期收益率与风险的估计第85-88页

  7．1．1 预期收益率第85-87页

  7．1．2 风险第87页

  7．1．3 投资组合的预期收益率与风险第87-88页

 7．2 投资组合最优权重的确定第88-91页

  7．2．1 Lagrange乘子法第89页

  7．2．2 临界线决策法第89-91页

 7．3 非负权重问题第91-96页

  7．3．1 投影算法与非负比例系数的计算第92-96页

第八章 股票智能预测决策理论应用_股票智能分析系统第96-105页

 8．1 股票智能分析系统简介第96-98页

 8．2 发展方向第98-105页

  8．2．1 分析第98-100页

  8．2．2 实现第100-105页

   8．2．2．1 数据仓库技术第100-103页

   8．2．2．2 网络拓扑结构第103-104页

   8．2．2．3 软件功能结构第104页

   8．2．2．4 软件技术框架第104-105页

结束语第105-107页

参考文献第107-114页

攻读博士期间发表的论文第114-115页

致谢第115页

论文编号BS838663，，这篇论文共115页
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