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过渡金属掺杂碳基材料的制备及电催化氧还原的应用

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过渡金属掺杂碳基材料的制备及电催化氧还原的应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-15页
  1.1 选题背景及意义第10-12页
  1.2 国内外研究现状第12-13页
  1.3 研究内容及结构设计第13-14页
  1.4 本文主要创新点第14-15页
第2章 财务风险预警的相关理论基础第15-19页
  2.1 财务危机的界定及其表现形式第15页
  2.2 财务风险预警的理论依据第15-16页
  2.3 财务预警指标体系的构建第16-18页
    2.3.1 指标体系构建的原则第16-17页
    2.3.2 财务预警指标体系的建立第17-18页
  2.4 应用于财务预警模型中的学习算法第18-19页
第3章 基于LASSO-LOGISTIC模型的上市公司财务预警第19-25页
  3.1 引言第19页
  3.2 LASSO方法第19页
  3.3 LASSO-LOGISTIC回归模型第19-20页
  3.4 试验模拟与结果分析第20-24页
    3.4.1 数据指标的选取第20-21页
    3.4.2 预警模型的建立第21-24页
  3.5 本章小结第24-25页
第4章 基于KMV模型与支持向量机的上市公司财务状况分析预测第25-32页
  4.1 引言第25页
  4.2 KMV模型理论框架第25-27页
    4.2.1 KMV模型的原理第25-26页
    4.2.2 KMV模型的计算步骤第26-27页
  4.3 主成分分析第27页
  4.4 支持向量机第27-28页
  4.5 实验模拟与结果分析第28-31页
    4.5.1 数据指标的选取第28页
    4.5.2 KMV参数的选取及计算第28-30页
    4.5.3 财务预警支持向量机模型第30-31页
  4.6 本章小结第31-32页
第5章 基于广义回归神经网络的上市公司财务预警分析第32-39页
  5.1 引言第32页
  5.2 神经网络介绍第32-33页
  5.3 广义回归神经网络第33-34页
  5.4 BP神经网络算法第34-36页
  5.5 实验模拟与结果分析第36-38页
    5.5.1 数据指标的选取及变量设计第36页
    5.5.2 GRNN在财务预警中的应用第36-37页
    5.5.3 GRNN与BP神经网络结果对比第37-38页
  5.6 本章小结第38-39页
第6章 基于因子分析和LOGISTIC回归的新三板市场稳定性分析第39-47页
  6.1 引言第39页
  6.2 因子分析法介绍第39-40页
  6.3 LOGISTIC回归模型第40-41页
  6.4 实验模拟与结果分析第41-46页
    6.4.1 数据指标的选取及统计描述第41-42页
    6.4.2 因子分析第42-45页
    6.4.3 基于因子分析的Logistic预警模型的建立第45-46页
  6.5 本章小结第46-47页
第7章 结论与展望第47-49页
  7.1 结论第47-48页
  7.2 展望第48-49页
参考文献第49-53页
作者简历第53-54页
后记第54页

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