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第1章 基于贝叶斯网络的数据挖掘研究1

1.1 数据挖掘简介1

1.2 贝叶斯概率2

1.2.1 贝叶斯方法2

1.2.2 贝叶斯公式3

1.2.3 全概率公式和乘法公式3

1.2.4 贝叶斯概率4

1.3 贝叶斯网络6

1.3.1 贝叶斯网络的概念6

1.3.2 贝叶斯网络的类型7

1.3.3 贝叶斯网络的构造与特点7

1.3.4 贝叶斯网络的学习8

1.3.5 贝叶斯网络的应用13

参考文献16

第2章 基于支持向量机的财务风险研究17

2.1 研究综述17

2.1.1 国外研究综述18

2.1.2 国内研究综述19

2.2 财务危机分析21

2.2.1 预兆分析21

2.2.2 特征分析22

2.2.3 原因分析23

2.2.4 财务危机预警系统24

2.3 分类方法及其应用26

2.3.1 线性判别分析法26

2.3.2 Logistic回归模型法27

2.3.3 其他分类方法29

2.4 支持向量机分类方法及其相应问题分析29

2.4.1 支持向量机简介30

2.4.2 函数集的学习性能和VC维34

2.4.3 结构风险最小化36

2.4.4 高斯核函数37

2.4.5 SVM多分类问题39

2.5 支持向量机在财务信用评价预测中的应用42

2.5.1 基于支持向量机方法的模型建立及其过程42

2.5.2 传统方法与支持向量机方法的比较和分析42

参考文献44

第3章 网格技术与应用研究48

3.1 基于Web服务的会计网格研究与实现48

3.1.1 引言48

3.1.2 会计网格的特点与系统结构49

3.1.3 会计网格的技术实现50

3.2 基于Web服务的图像检索网格研究与实现53

3.2.1 引言53

3.2.2 图像检索网格的特点与运行架构54

3.2.3 图像特征自学习代理服务组件55

3.3 基于并发工作流（网格）的财务监管数据汇聚模型56

3.3.1 引言56

3.3.2 GMFD模型结构57

3.3.3 财务信息汇总树的进程部件描述59

3.3.4 GMFD模型工作过程及其算法59

3.3.5 分析与实验62

参考文献64

第4章 保险中的若干风险模型研究67

4.1 风险模型综述67

4.1.1 经典风险模型67

4.1.2 风险模型研究中的两种经典方法69

4.1.3 风险模型研究中的有代表性方向74

4.2 马氏风险模型及破产概率76

4.2.1 马氏风险模型76

4.2.2 破产概率的估计77

4.2.3 指数分布情形下的破产概率81

4.2.4 混合指数分布情形下的破产概率87

4.3 离散的三项分布风险模型及破产概率90

4.3.1 离散的三项分布风险模型90

4.3.2 破产概率的解析解92

4.3.3 破产概率的渐进解98

4.4 依生灭过程索赔的两险种风险模型及破产概率104

4.4.1 生灭过程简介104

4.4.2 依生灭过程索赔的两险种风险模型108

4.4.3 破产概率方程109

4.4.4 破产概率收敛速率的上界113

参考文献117

第5章 智能技术在统计数据分析中的应用121

5.1 统计数据分析指标的优化设计与模糊智能评价121

5.1.1 引言121

5.1.2 科技投融资生态系统特征和评价原则122

5.1.3 科技投融资生态系统评价指标体系的设计及界定124

5.1.4 评价指标的模糊统计及优化设计131

5.1.5 指标体系的模糊聚类综合评价135

5.2 社会经济统计数据智能分析与预测141

5.2.1 2010年上海世博会参观人数的预测141

5.2.2 上海文化产业对区域经济拉动作用的实证研究146

参考文献152

第6章 智能审计模型研究及应用154

6.1 引言154

6.2 国内外研究现状154

6.3 智能审计系统的应用体系架构156

6.4 几个关键子系统的分析与设计157

6.4.1 数据挖掘子系统的分析与设计157

6.4.2 专家审计子系统的分析与设计158

6.5 LixinAudit——一个智能审计系统160

6.6 总结和展望161

参考文献162