谈神经网络径向基函数神经网络优化与其在企业财务预警中运用

摘要3-4

Abstract4-7

第一章 绪论7-13

1.1 概述7-9

1.1.1 选题背景7-8

1.1.2 选题作用8-9

1.2 径向基函数神经网络概述9-11

1.3 本论文的主要探讨思路和结构安排11-13

1.3.1 本论文探讨思路11-12

1.3.2 本论文篇章结构12-13

第二章 径向基函数神经网络论述13-31

2.1 人工神经网络概述13-18

2.1.1 人工神经网路进展历程回顾13-15

2.1.2 人工神经网络基本原理15-17

2.1.3 人工神经网络学习方式17-18

2.2 径向基函数神经网络论述18-30

2.2.1 径向基函数神经网络结构18-19

2.2.2 径向基函数神经网络数学模型19-25

2.2.3 径向基函数神经网络学习算法25-29

2.2.4 径向基函数神经网络设计29-30

2.3 小结30-31

第三章 基于主成分浅析的径向基函数神经网络模型31-41

3.1 主成分浅析论述概述31-32

3.2 主成分浅析的特点和数学模型32-38

3.2.1 主成分浅析的几何作用32-34

3.2.2 主成分浅析的性质34-35

3.2.3 主成分的计算35-38

3.3 基于主成分浅析优化的 RBFN 模型38-40

3.4 小结40-41

第四章 PCA-RBFN 模型在企业财务预警中的运用41-53

4.1 财务预警概述41-47

4.1.1 财务危机概念的界定41-44

4.1.2 财务预警综述44-47

4.2 实验浅析47-52

4.2.1 样本和指标的选取47-48

4.2.2 实验浅析步骤48-51

4.2.3 实验结果浅析51-52

4.5 小结52-53

第五章 企业财务预警系统的设计和实现53-59

5.1 系统功能及总体构架53-55

5.2 数据管理子系统55-56

5.2.1 数据类型55-56

5.2.2 数据管理子系统功能56

5.3 预警运用子系统56-58

5.4 小结58-59

第六章 总结与展望59-61

致谢61-63