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基于神经网络的项目风险管理研究与应用

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究综述第10-13页
        1.2.1 国外研究现状第10-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
    1.3 主要研究内容第13-14页
    1.4 论文组织结构第14页
    1.5 本章小结第14-15页
第二章 相关理论与技术第15-31页
    2.1 项目风险定义第15-16页
    2.2 经典风险管理体系第16-20页
        2.2.1 Boehm体系第16-17页
        2.2.2 Charette体系第17-18页
        2.2.3 CRM模型第18-19页
        2.2.4 Hall体系第19页
        2.2.5 比较与分析第19-20页
    2.3 风险识别方法第20-27页
        2.3.1 SWOT技术第20-21页
        2.3.2 头脑风暴法第21-22页
        2.3.3 层次分析法第22-27页
    2.4 风险分析方法第27-30页
        2.4.1 定性分析第27-28页
        2.4.2 定量分析第28-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 项目风险识别方法优化第31-38页
    3.1 SWOT技术不足第31页
    3.2 SWOT技术与头脑风暴结合第31-33页
        3.2.1 两种方法的融合第31页
        3.2.2 实施步骤和要点第31-32页
        3.2.3 阶段性成果第32-33页
    3.3 与层次分析法结合第33-35页
        3.3.1 建立因素模型第33页
        3.3.2 构建SWOT每个区域中判断矩阵再进行层次单排序第33-35页
        3.3.3 构建SWOT每个区域中判断矩阵再进行层次总排序第35页
    3.4 道斯矩阵第35-37页
        3.4.1 填写矩阵Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ区第35-36页
        3.4.2 内部优势与外部机会结合第36页
        3.4.3 内部劣势与外部机会结合第36页
        3.4.4 内部优势与外部威胁结合第36页
        3.4.5 内部劣势与外部威胁结合第36-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第四章 神经网络风险分析方法第38-55页
    4.1 BP神经网络算法分析第38-45页
        4.1.1 神经元模型第38-39页
        4.1.2 神经网络的学习第39-40页
        4.1.3 BP算法推导第40-43页
        4.1.4 几种改进BP算法第43-45页
    4.2 BP算法改进第45-48页
        4.2.1 BP算法不足第45页
        4.2.2 激活函数第45-46页
        4.2.3 改进激活函数第46-47页
        4.2.4 仿真测试第47-48页
    4.3 优化隐含层节点数第48-54页
        4.3.1 黄金分割法基本原理第49页
        4.3.2 节点数优选第49-50页
        4.3.3 优选法实例分析第50-54页
    4.4 本章小结第54-55页
第五章 项目风险管理系统总体设计第55-65页
    5.1 系统设计原则第55-56页
    5.2 系统功能概述第56-57页
    5.3 系统实现技术第57-58页
        5.3.1 MVC模式第57-58页
        5.3.2 SSM框架第58页
    5.4 系统数据库设计第58-60页
    5.5 系统主要模块第60-64页
        5.5.1 授权管理模块第60-61页
        5.5.2 项目风险识别模块第61-62页
        5.5.3 项目风险分析评估模块第62-64页
    5.6 本章小结第64-65页
第六章 系统实现与测试第65-75页
    6.1 系统环境第65页
    6.2 系统功能实现第65-69页
        6.2.1 用户登录与管理第65-66页
        6.2.2 项目信息配置模块第66-67页
        6.2.3 项目风险识别模块第67-69页
        6.2.4 项目风险分析评估模块第69页
    6.3 系统测试第69-73页
        6.3.1 测试内容第69-70页
        6.3.2 测试用例及结果分析第70-73页
    6.4 本章小结第73-75页
总结与展望第75-77页
参考文献第77-80页
攻读学位期间取得的研究成果第80-81页
致谢第81页

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