具体描述
《普通高校经济及管理学科规划教材·运筹学》系统地讲述了线性规划、对偶理论、运输问题、目标规划、整数规划、动态规划、图与网络分析、排队论、存储论、决策论的基本概念、理论、方法和模型，并用较多的例题介绍了运筹学在经济管理等领域中的应用。《普通高校经济及管理学科规划教材·运筹学》共分十一章，每章都附有大量的练习题及答案，以帮助读者巩固基本知识并检查学习效果。
好的，这是一本关于深度学习在金融风控中的应用的图书简介： --- 深度学习在金融风控中的应用：构建智能决策与风险预警系统 【图书简介】 在当今瞬息万变的数字金融时代，传统的风险管理模型正面临前所未有的挑战。海量、高维、非线性的金融数据（如交易记录、社交媒体情绪、宏观经济指标等）蕴含着复杂的关系和潜在的风险信号，而传统统计方法往往难以有效捕捉这些深层结构。本书《深度学习在金融风控中的应用：构建智能决策与风险预警系统》，正是为应对这一挑战而生，它系统性地梳理了先进的深度学习技术如何革新金融风险控制的各个领域，并提供了大量实战性的案例和代码指导。 本书旨在为金融机构的量化分析师、风险管理人员、数据科学家以及高等院校相关专业的师生，提供一个从理论基础到前沿实践的完整知识体系。我们不侧重于对基础线性代数或概率论的重复讲解，而是将焦点完全集中于如何将复杂的神经网络结构映射到具体的金融风险场景中，实现高效、精准的自动化风控。 第一部分：基础奠基——从传统风控到深度学习范式的转变 本部分首先回顾了金融风险管理的核心领域，包括信用风险、市场风险、操作风险和反欺诈。随后，我们深入剖析了传统模型（如逻辑回归、KMV模型、GARCH族模型）的局限性，为引入深度学习做铺垫。 核心章节将详细介绍构建金融深度学习模型的必备工具和基础架构： 数据预处理与特征工程的精细化：如何处理时间序列数据的非平稳性、处理高维稀疏的交易数据，以及构建能够被神经网络有效学习的潜在特征表示（Latent Features）。 核心网络架构综述：重点介绍适用于金融领域的网络结构，包括多层感知机（MLP）在评分卡优化中的应用，卷积神经网络（CNN）在特征提取上的潜力，以及循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）/门控循环单元（GRU）在时序依赖性建模中的优势。 第二部分：信用风险的智能化重塑 信用风险管理是金融机构的生命线。本书将深度学习技术应用于信用评分、违约预测和贷款组合压力测试。 高维特征学习与替代数据应用：探讨如何利用深度学习网络自动学习来自替代数据源（如电商行为、设备指纹、网络社交行为）中的强预测因子，克服传统人工特征选择的偏差。 序列化违约行为建模：使用LSTM和Transformer模型对借款人历史还款记录进行序列建模，预测其未来一段时间内的滚动违约概率（PD）。特别讨论了如何使用注意力机制（Attention Mechanism）来识别影响决策的关键历史事件。 对抗性样本与模型鲁棒性：在信用评估中，风险模型可能受到恶意输入（对抗样本）的攻击。本章将介绍如何利用生成对抗网络（GAN）来模拟潜在的“坏客户”数据分布，从而增强模型的抗干扰能力和稳健性。 第三部分：反欺诈与异常检测的实时化 金融欺诈行为的演变速度极快，要求风控系统具备近乎实时的识别能力。本部分聚焦于如何利用深度学习构建高灵敏度的实时监控系统。 图神经网络（GNN）在关联分析中的应用：将用户、账户、设备、IP地址构建成复杂的金融关系图谱。通过GNN（如Graph Convolutional Networks, GCN）对图结构进行嵌入学习，有效识别隐藏在复杂网络中的欺诈团伙和资金流转路径，这是传统基于规则的系统难以企及的。 自编码器（Autoencoders）与变分自编码器（VAE）：用于无监督的异常检测。我们详细阐述了如何训练网络仅学习正常交易的特征表示，任何与正常分布的显著偏离都会被标记为潜在的欺诈行为。重点讨论了如何设置阈值和处理高假阳性率（False Positive Rate）的问题。 实时流数据处理架构：结合流处理框架（如Kafka/Flink），探讨如何将训练好的深度模型部署到毫秒级的决策环境中，实现实时反欺诈拦截。 第四部分：市场风险、操作风险与可解释性挑战 随着模型复杂度的提升，模型决策的“黑箱”问题在金融监管环境中变得尤为突出。本书最后一部分关注如何平衡预测能力与可解释性。 深度强化学习（DRL）在动态对冲中的探索：虽然主要关注风控，但本章扩展讨论了如何利用DRL Agent来模拟交易环境，优化动态风险敞口管理策略，例如在波动市场中自动调整风险预算。 模型可解释性（XAI）技术在金融中的落地：详细介绍了LIME、SHAP值等技术如何应用于深度学习模型，以解释为何某笔贷款被拒绝，或为何某个交易被标记为高风险。这对于满足“可解释性要求”和进行模型审计至关重要。 因果推断与深度学习的结合：探讨如何利用深度学习方法来构建更接近因果模型的结构，从而区分风险信号的相关性与真正的因果效应，避免“伪风险”的误判。 结语与实践导向 本书所有的理论讲解都辅以Python及主流深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的详细代码示例，确保读者能够立即将所学知识转化为可操作的生产力工具。我们相信，掌握这些先进工具，是金融从业者在未来十年保持竞争力的关键所在。通过本书，读者将不再是风险数据的被动观察者，而是能主动构建智能、高效、鲁棒的金融风险防御体系的构建者。 ---
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