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