| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第14-15页 |
| ·国内外同类研究现状概述 | 第15-18页 |
| ·综合评价决策模型研究现状 | 第15-16页 |
| ·决策支持系统研究现状 | 第16-18页 |
| ·论文的主要内容和结构 | 第18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第二章 综合评价及决策支持系统的基本理论 | 第19-27页 |
| ·综合评价的基本理论 | 第19-22页 |
| ·综合评价的基本概念 | 第19页 |
| ·综合评价的基本步骤 | 第19-20页 |
| ·综合评价的主要方法 | 第20-21页 |
| ·综合评价研究的新趋势 | 第21-22页 |
| ·决策支持系统基本理论 | 第22-26页 |
| ·决策支持系统的概念 | 第22-23页 |
| ·决策支持系统的基本结构 | 第23-24页 |
| ·决策支持系统发展的新领域 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 模糊综合评价法、神经网络、遗传算法基本理论 | 第27-40页 |
| ·模糊综合评价法基本理论 | 第27-28页 |
| ·模糊综合评价法基本原理 | 第27-28页 |
| ·模糊综合评价法的关键技术 | 第28页 |
| ·神经网络基本理论 | 第28-34页 |
| ·神经元网络的基本原理 | 第29-30页 |
| ·人工神经网络连接方式 | 第30-32页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第32页 |
| ·神经网络的分类 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络 | 第33-34页 |
| ·遗传算法基本理论 | 第34-39页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第34-35页 |
| ·遗传算法的操作步骤 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的基本实现技术 | 第36-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于遗传神经网络的模糊综合评价模型 | 第40-47页 |
| ·模糊综合评价一般步骤 | 第40-41页 |
| ·构造神经网络结构 | 第41-43页 |
| ·由遗传算法得到参加BP网络训练的初始权值 | 第43-44页 |
| ·通过BP神经网络训练确定连接权 | 第44-45页 |
| ·基于遗传神经网络的模糊综合评价模型的算法 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 实例分析 | 第47-56页 |
| ·指标体系的建立 | 第47页 |
| ·数据获取与整理 | 第47-48页 |
| ·基于BP神经网络的企业综合实力评价 | 第48-50页 |
| ·基于遗传神经网络的企业模糊综合实力评价 | 第50-53页 |
| ·评价结果比较分析 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与研究展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 1 房地产上市公司2005年度数据 | 第63-66页 |
| 附录 2 房地产上市公司2006年度数据 | 第66-69页 |
| 附录 3 房地产上市公司2005年度标准化数据 | 第69-72页 |
| 附录 4 房地产上市公司2006年度标准化数据 | 第72-75页 |
| 附录 5 训练样本 | 第75-76页 |
| 附录 6 基于BP神经网络的综合评价结果 | 第76-79页 |
| 附录 7 基于遗传神经网络的模糊综合评价结果 | 第79-82页 |
| 附录 8 基于遗传神经网络的模糊综合评价结果排名及所属等级 | 第82-84页 |