| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 中小型物流企业联盟内涵的研究综述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 中小型物流企业联盟合作伙伴选择的研究综述 | 第13-14页 |
| 1.2.3 中小型物流企业联盟结构模式选择的研究综述 | 第14-15页 |
| 1.2.4 文献述评 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17页 |
| 1.4 研究的创新点 | 第17-18页 |
| 1.5 技术路线 | 第18-20页 |
| 第2章 相关概念与基础理论 | 第20-28页 |
| 2.1 中小型物流企业联盟 | 第20-22页 |
| 2.1.1 中小型物流企业的界定 | 第20-21页 |
| 2.1.2 中小型物流企业联盟的概念 | 第21-22页 |
| 2.2 中小型物流企业联盟的特征 | 第22-23页 |
| 2.3 中小型物流企业联盟的内涵 | 第23-24页 |
| 2.4 中小型物流企业联盟的类型 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 中小型物流企业联盟组建必要性与可行性分析 | 第28-34页 |
| 3.1 中小型物流企业联盟组建的必要性分析 | 第28-31页 |
| 3.1.1 我国中小型物流企业发展现状分析 | 第28-29页 |
| 3.1.2 中小型物流企业改革方式比较 | 第29-30页 |
| 3.1.3 中小型物流企业建立联盟的优势分析 | 第30-31页 |
| 3.2 中小型物流企业联盟组建的可行性分析 | 第31-32页 |
| 3.2.1 外部环境的可行性 | 第31页 |
| 3.2.2 信息网络技术的可行性 | 第31-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 中小型物流企业联盟结构模式的选择研究 | 第34-46页 |
| 4.1 中小型物流企业联盟结构模式选择的研究现状 | 第34-35页 |
| 4.2 中小型物流企业联盟结构模式选择的影响因素 | 第35-41页 |
| 4.2.1 中小型物流企业资源类型分析 | 第35-37页 |
| 4.2.2 中小型物流企业联盟合作风险分析 | 第37-41页 |
| 4.3 中小型物流企业联盟结构模式选择方法 | 第41-44页 |
| 4.3.1 中小型物流企业联盟资源投入类型与合作风险感知的关系分析 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于合作风险感知的中小型物流企业联盟结构模式选择 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 基于PCA-BP神经网络的联盟合作伙伴选择模型构建研究 | 第46-64页 |
| 5.1 中小型物流企业联盟伙伴评价指标的建立 | 第46-53页 |
| 5.1.1 指标体系设计的原则 | 第46页 |
| 5.1.2 现有评价指标体系的研究分析 | 第46-50页 |
| 5.1.3 中小型物流企业联盟伙伴评价指标体系的构建 | 第50-53页 |
| 5.2 主成分分析法和BP神经网络 | 第53-59页 |
| 5.2.1 主成分分析法 | 第53-57页 |
| 5.2.2 BP神经网络 | 第57-59页 |
| 5.3 基于PCA-BP神经网络的物流联盟伙伴选择模型 | 第59-61页 |
| 5.3.1 神经网络层数的确定 | 第59-60页 |
| 5.3.2 激励函数的选择 | 第60-61页 |
| 5.3.3 BP神经网络模型的建立 | 第61页 |
| 5.4 面向MATLAB的BP神经网络设计 | 第61-63页 |
| 5.4.1 BP神经网络的创建 | 第61-62页 |
| 5.4.2 BP神经网络的初始化 | 第62页 |
| 5.4.3 BP神经网络的训练与仿真 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 实证研究 | 第64-82页 |
| 6.1 案例背景介绍 | 第64-66页 |
| 6.1.1 企业背景概况 | 第64-65页 |
| 6.1.2 企业发展的外部环境及自身条件分析 | 第65-66页 |
| 6.2 西南铝运输公司合作联盟结构模式的选择 | 第66-67页 |
| 6.3 基于PCA-BP神经网络的合作伙伴选择 | 第67-81页 |
| 6.3.1 数据收集与处理 | 第67-75页 |
| 6.3.2 BP神经网络的训练与检测 | 第75-79页 |
| 6.3.3 BP神经网络模型的应用 | 第79-81页 |
| 6.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第7章 结论与展望 | 第82-84页 |
| 7.1 结论 | 第82-83页 |
| 7.2 展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 附录A | 第90-92页 |
| 附录B | 第92-93页 |
| 附录C | 第93-94页 |
| 附录D | 第94-96页 |
| 在学期间发表的论文及学术成果 | 第96页 |
