小波网络理论及其在经济建模中的应用

　　第1章 绪论
　　1.1 神经网络理论研究的发展简史
　　1.2 小波分析理论研究的发展倚史
　　1.3 小波分析理论应用概述
　　第2章 神经网络理论基础
　　2.1 生物神经元模型
　　2.2 神经网络的基本特征和通有性质
　　2.3 MP模型和Hebb学习规则
　　2.4 感知器
　　2.5 BP神经网络模型
　　2.6 径向基函数神经网络
　　2.7 前向网络的映射作用
　　2.8 前向神经网络的激活函数与逼近性
　　第3章 小波分析基础
　　3.1 从Foreier分析到小波分析
　　3.2 小波与连续小波变换
　　3.3 Hilbert空间的基与框架
　　3.4 离散小波变换与小波框槊
　　3.5 多分辨分析和Mallat小波算法
　　第4章 小波网络及其逼近问题
　　4.1 小波网络
　　4.2 小波网络的最佳逼近与全局逼近
　　4.3 小波网络与常规神经网络的比较
　　第5章 小波网络构造
　　5.1 连续参数小波网络
　　5.2 正交小波网络
　　5.3 正交尺度小波网络
　　5.4 紧支正交小波网络
　　5.5 分类小波网络
　　第6章 小波网络在经济预测中的应用
　　6.1 引言
　　6.2 经济预测的基本理论
　　6.3 小波网络在经济预测中的应用概述
　　6.4 经济时问序列的小波网络预测模型
　　6.5 人民币汇率波动预测模型及实际仿真
　　6.6 正交小波网络在经济时间序列预测中的应用
　　6.7 基于正交小波网络的经济周期波动预警模型
　　6.8 正交尺度小波网络在非线性经济系统预测中的应用
　　6.9 非参数估计的小波网络经济预测模型
　　第7章 小波网络在经济决策中的应用
　　7.1 小波网络在系统综合评价中的应用
　　7.2 基于小波网络的管理信息系统综合评价
　　7.3 基于分类小波网络的模式识别
　　7.4 基于分类小波网络模式识别的证券市场预测
　　7.5 基于小波网络的我田上市公司财务困境预警模型
　　第8章 展望
　　参考文献

　　    21世纪是非线性科学发展的时代。要有效地研究非线性问题，绝不能满足于把非线性问题转换为线性问题而后用线性方法加以近似地研究，必须发展新的非线性方法。为此，在经济学和管理学中，极需突破本学科的界限，从数学、生物学、心理学等自然科学引进成熟的、合适的非线性方法，来研究各种非线性问题，并在实际应用过程中加以改进或完善。
　　    上世纪40年代出现的神经网络模型与80年代兴起的小波分析理论，以及这两者的结合所产生的小波网络，正是前述研究非线性问题所需要的极其重要的科学工具。虽然它们还处在逐步完善的过程，但是经过近二三十年的迅猛发展，它们的巨大理论价值和广泛的应用前景为越来越多的学者所公认。
　　    本书比较系统地研究了小波网络的非线性函数逼近性，包括小波网络的全局逼近、最佳逼近和L2逼近，详细地比较了小波网络与BP网络和RBF网络的性能。