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第一部分 概述3

第1章 绪言3

1.1研究背景与研究意义3

1.2文献综述4

1.3本书的研究内容、结构安排与特色17

第二部分 系统分析方法集成研究23

第2章 系统分析方法集成理论与方法23

2.1引言23

2.2系统分析方法集成研究的理论基础23

2.3系统分析方法集成的形式化描述24

2.4系统分析方法集成的模型方法27

2.5本章小结38

第三部分 系统分析方法集成在国际油价预测中的应用41

第3章 国际油价影响因素分析研究41

3.1引言41

3.2基于粗糙集的小波神经网络分析模型42

3.3混合模型的应用44

3.4本章小结46

第4章 国际油价主要影响因素的分析与预测47

4.1引言47

4.2世界原油需求预测分析47

4.3世界原油供给预测分析58

4.4 OECD原油库存预测分析61

4.5世界经济发展与汇率对国际油价的影响65

4.6本章小结68

第5章 基于神经网络的国际油价时间序列预测研究69

5.1引言69

5.2小波神经网络简介70

5.3基于神经网络的国际油价时间序列预测70

5.4本章小结72

第6章 基于库存的小波神经网络国际油价预测73

6.1引言73

6.2小波神经网络74

6.3基于库存的小波神经网络国际油价预测模型74

6.4本章小结82

第7章 基于向量神经网络的国际油价预测83

7.1引言83

7.2基于向量神经网络的国际油价预测模型84

7.3实证分析86

7.4本章小结88

第8章 基于情景分析的国际油价预测90

8.1引言90

8.2基于情景分析的国际油价预测模型90

8.3实证分析92

8.4本章小结95

第9章 基于SVM系统分析方法集成的国际油价预测96

9.1引言96

9.2基于SVM集成的国际油价预测方法97

9.3实证分析99

9.4本章小结103

第四部分 系统分析方法集成在电信欺诈监测中的应用107

第10章 基于统计特征的用户行为分析研究107

10.1引言107

10.2电信欺诈类型与行为特征108

10.3基于统计特征的用户行为分析模型110

10.4本章小结116

第11章 基于粗糙模糊集的电信欺诈监测研究117

11.1引言117

11.2基于粗糙模糊集的电信欺诈监测模型118

11.3监测模型在电信欺诈中的应用123

11.4本章小结124

第12章 混合GP和Logit回归的电信欺诈监测研究125

12.1引言125

12.2混合GP和Logit回归的监测模型126

12.3实证研究128

12.4本章小结131

第13章 基于无指导聚类与特征提取的电信欺诈监测研究132

13.1引言132

13.2基于无指导聚类与特征提取的监测模型133

13.3实证研究139

13.4本章小结140

第14章 基于贝叶斯系统分析方法集成的电信欺诈监测141

14.1引言141

14.2基于贝叶斯系统分析方法集成的电信欺诈监测方法142

14.3智能监测系统Citi FMS的设计与实施145

14.4实证分析148

14.5本章小结149

第五部分总结与展望153

第15章 总结与展望153

15.1本书的研究结论与创新点153

15.2研究展望155

参考文献157