| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第7页 |
| ·文献回顾 | 第7-9页 |
| ·研究框架 | 第9-12页 |
| 2 虚拟企业合作伙伴选择概述 | 第12-23页 |
| ·虚拟企业概述 | 第12-14页 |
| ·虚拟企业的产生 | 第12页 |
| ·虚拟企业的定义 | 第12-13页 |
| ·虚拟企业的特征 | 第13-14页 |
| ·虚拟企业合作伙伴选择原则 | 第14-15页 |
| ·虚拟企业合作伙伴选择评价指标体系 | 第15-22页 |
| ·虚拟企业合作伙伴选择评价的步骤 | 第15-18页 |
| ·评价指标库构建 | 第18-21页 |
| ·评价指标的选择 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 3 虚拟企业合作伙伴评价指标权重设计 | 第23-29页 |
| ·基于评价指标的判断矩阵一致性 | 第23-26页 |
| ·满意一致性 | 第23-25页 |
| ·强次序一致性 | 第25页 |
| ·满意一致性与次序一致性的关系 | 第25-26页 |
| ·基于强次序一致性的满意一致性调整 | 第26-28页 |
| ·强次序一致性的检验 | 第26-27页 |
| ·强次序一致性的调整 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 4 基于RS理论的虚拟企业合作伙伴选择的数据补全技术 | 第29-35页 |
| ·虚拟企业合作伙伴选择中具有空值的多属性群决策问题 | 第29-30页 |
| ·问题描述 | 第29页 |
| ·粗集理论概述 | 第29-30页 |
| ·基于粗集理论的空值数据处理 | 第30-33页 |
| ·条件属性重要性确立 | 第30-31页 |
| ·连续属性离散化引导指标设计 | 第31-32页 |
| ·一种基于属性类型的离散化方法 | 第32-33页 |
| ·基于机器学习技术的数据补全 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 5 基于F-RS理论的虚拟企业合作伙伴的决策规则提取技术 | 第35-39页 |
| ·虚拟企业合作伙伴选择中的多属性模糊群决策问题 | 第35-36页 |
| ·基于粗集理论的模糊数据处理 | 第36-38页 |
| ·属性类型的划分 | 第36页 |
| ·不同属性类型下方案的关系分析 | 第36-37页 |
| ·基于模糊粗集理论的决策表分析 | 第37-38页 |
| ·基于属性类型的决策规则提取步骤 | 第38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 6 实证研究 | 第39-51页 |
| ·背景介绍 | 第39-40页 |
| ·A公司合作伙伴评价指标权重确定 | 第40-42页 |
| ·基于RS的A公司合作伙伴评价 | 第42-51页 |
| ·含有空值的A公司合作伙伴选择 | 第42-46页 |
| ·含有模糊属性值的A公司合作伙伴选择 | 第46-51页 |
| 结论与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
