小波網(wǎng)絡(luò)理論及其在經(jīng)濟(jì)建模中的應(yīng)用

定　價(jià)：￥26.00

作　者：	張新紅著
出版社：	東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	當(dāng)代經(jīng)濟(jì)前沿文庫(kù)
標(biāo)　簽：	經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)

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ISBN：	9787811225303	出版時(shí)間：	2008-11-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	32開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	234	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　21世紀(jì)是非線性科學(xué)發(fā)展的時(shí)代。要有效地研究非線性問(wèn)題，絕不能滿足于把非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)換為線性問(wèn)題而后用線性方法加以近似地研究，必須發(fā)展新的非線性方法。為此，在經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)中，極需突破本學(xué)科的界限，從數(shù)學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)等自然科學(xué)引進(jìn)成熟的、合適的非線性方法，來(lái)研究各種非線性問(wèn)題，并在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中加以改進(jìn)或完善。上世紀(jì)40年代出現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與80年代興起的小波分析理論，以及這兩者的結(jié)合所產(chǎn)生的小波網(wǎng)絡(luò)，正是前述研究非線性問(wèn)題所需要的極其重要的科學(xué)工具。雖然它們還處在逐步完善的過(guò)程，但是經(jīng)過(guò)近二三十年的迅猛發(fā)展，它們的巨大理論價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景為越來(lái)越多的學(xué)者所公認(rèn)。本書(shū)比較系統(tǒng)地研究了小波網(wǎng)絡(luò)的非線性函數(shù)逼近性，包括小波網(wǎng)絡(luò)的全局逼近、最佳逼近和L2逼近，詳細(xì)地比較了小波網(wǎng)絡(luò)與BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)的性能。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《小波網(wǎng)絡(luò)理論及其在經(jīng)濟(jì)建模中的應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章緒論
　1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究的發(fā)展簡(jiǎn)史
　1.2 小波分析理論研究的發(fā)展倚史
　1.3 小波分析理論應(yīng)用概述
第2章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
　2.1 生物神經(jīng)元模型
　2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征和通有性質(zhì)
　2.3 MP模型和Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則
　2.4 感知器
　2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
　2.6 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　2.7 前向網(wǎng)絡(luò)的映射作用
　2.8 前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)與逼近性
第3章小波分析基礎(chǔ)
　3.1 從Foreier分析到小波分析
　3.2 小波與連續(xù)小波變換
　3.3 Hilbert空間的基與框架
　3.4 離散小波變換與小波框槊
　3.5 多分辨分析和Mallat小波算法
第4章小波網(wǎng)絡(luò)及其逼近問(wèn)題
　4.1 小波網(wǎng)絡(luò)
　4.2 小波網(wǎng)絡(luò)的最佳逼近與全局逼近
　4.3 小波網(wǎng)絡(luò)與常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
第5章小波網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造
　5.1 連續(xù)參數(shù)小波網(wǎng)絡(luò)
　5.2 正交小波網(wǎng)絡(luò)
　5.3 正交尺度小波網(wǎng)絡(luò)
　5.4 緊支正交小波網(wǎng)絡(luò)
　5.5 分類小波網(wǎng)絡(luò)
第6章小波網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
　6.1 引言
　6.2 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的基本理論
　6.3 小波網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用概述
　6.4 經(jīng)濟(jì)時(shí)問(wèn)序列的小波網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型
　6.5 人民幣匯率波動(dòng)預(yù)測(cè)模型及實(shí)際仿真
　6.6 正交小波網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
　6.7 基于正交小波網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)預(yù)警模型
　6.8 正交尺度小波網(wǎng)絡(luò)在非線性經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
　6.9 非參數(shù)估計(jì)的小波網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型
第7章小波網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟(jì)決策中的應(yīng)用
　7.1 小波網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用
　7.2 基于小波網(wǎng)絡(luò)的管理信息系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)
　7.3 基于分類小波網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別
　7.4 基于分類小波網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別的證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)
　7.5 基于小波網(wǎng)絡(luò)的我田上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型
第8章展望
參考文獻(xiàn)