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人工智能在财务领域应用研究 版权信息
- ISBN：9787520818506
- 条形码：9787520818506 ; 978-7-5208-1850-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
人工智能在财务领域应用研究 内容简介
本书共八章。**章介绍人工智能的基本内容；第二至八章详细阐述了人工智能算法在金融分析和财务分析领域的研究进展与主要方法，介绍了人工智能算法的特点、设计、应用以及分析效果。
人工智能在财务领域应用研究 目录
**章人工智能概述
1.1人工智能的发展史
1.1.1人工智能的含义
1.1.2人工智能的历史
1.1.3人工智能的主要流派
1.2人工智能的应用空间
1.2.1我国人工智能的发展优势
1.2.2人工智能的主要应用领域
1.2.3人工智能在商业领域的应用
1.2.4关于人工智能发展的思考·
第二章人工智能基本算法在金融市场分析中的比较
2.1 金融市场分析概述…
2.1.1金融市场分析研究背景
2.1.2概率图模型的简要概述
2.1.3概率图模型对于金融时间序列的构造
2.2 稀疏高斯图模型分析金融时间序列
2.3基础理论及算法
2.3.1符号及理论说明
2.3.2 问题介绍及Graphical Lasso算法
2.3.3块坐标下降求解
2.3.4ADMM算法求解
2.4 Split LBI算法介绍
2.4.1 Genlasso 问题描述
2.4.2 Split LBI算法
2.4.3 Split LBI 算法扩展
2.4.4金融时间序列的相关研究
2.4.5金融时间序列预测
第三章 基于 Split LBl的图稀疏算法在金融分析中的应用
3.1 Mirror Descent算法简介
3. 2 Graphical Split LBI
3.3 Graphical Split LBI算法比较
3.3.1计算复杂度·
3.3.2 Graphical Split LBI分解
3.4验证实验
3.4.1小样本模拟实验
3.4.2多边模拟实验
3.5本章小结…
第四章基于图套索在金融时间序列分析中的应用
4.1本章引言
4.2背景介绍
4.3数据与实验
4.3.1数据
4.3.2长周期实验·
4.3.3与传统方法对比
4.3.4短周期对比
4.4本章小结…
第五章融合稀疏图模型在金融时间序列分析中的应用
5.1 本章引言
5.2问题描述
5.3数据与实验
5.3.1数据与实验安排
5.3.2对比实验与稳定边选择
5.3.3 Graphcial Split LBI弱连接分析
5.4本章小结…
……
8.1.1主分量分析的原理及实现
8.1.2粒子群优化神经网络训练方法
8.1.3财务指标体系
8.1.4神经网络财务预警实例分析
8.2独立分量分析与神经网络下财务困境分析
8.2.1财务困境分析概述
8.2.2独立分量分析
8.2.3ICA神经网络分析实例
8.3粒子群优化神经网络在财务困境分析中的应用
8.3.1引言
8.3.2粒子群优化神经网络训练方法
8.3.3财务指标体系模型
8.3.4结论
8.4人工智能助力数据治理
8.4.1人工智能效应
8.4.2谁将受益于人工智能
8.4.3财务人员如何运用人工智能
8.4.4企业如何确定数据集
8.4.5对相关方的影响
8.5人工智能在会计师事务所的应用
8.5.1弊端和挑战
8.5.2不可预测的后果
作者会议文
参考文献
展开全部
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