| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-20页 |
| 1.2.1 国内外企业绩效评价理论与方法研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.2 电子商务上市公司绩效评价的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 BP神经网络的研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 本文的研究方法和内容 | 第20-22页 |
| 1.3.1 本文的研究方法 | 第20页 |
| 1.3.2 本文的研究内容和框架 | 第20-22页 |
| 1.4 本文的创新之处 | 第22-23页 |
| 1.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 2 相关理论 | 第24-39页 |
| 2.1 因子分析法的相关理论 | 第24-26页 |
| 2.1.1 因子分析法的含义 | 第24页 |
| 2.1.2 因子分析法的基本思想 | 第24页 |
| 2.1.3 因子分析法的数学模型 | 第24-25页 |
| 2.1.4 因子分析法的基本步骤 | 第25-26页 |
| 2.2 BP神经网络的相关理论 | 第26-33页 |
| 2.2.1 人工神经网络的结构原理 | 第26-28页 |
| 2.2.2 人工神经网络的网络模型 | 第28页 |
| 2.2.3 BP网络拓扑结构 | 第28-29页 |
| 2.2.4 BP神经网络学习算法 | 第29-31页 |
| 2.2.5 BP神经网络的特点 | 第31-33页 |
| 2.3 遗传算法的相关理论 | 第33-36页 |
| 2.3.1 遗传算法基本要素 | 第33-35页 |
| 2.3.2 遗传算法的流程 | 第35页 |
| 2.3.3 遗传算法的特点 | 第35-36页 |
| 2.4 企业绩效评价相关理论 | 第36-38页 |
| 2.4.1 企业绩效评价的含义 | 第36页 |
| 2.4.2 企业绩效评价指标体系 | 第36-37页 |
| 2.4.3 企业绩效评价方法及特点 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 3 构建B2B电子商务上市公司绩效评价指标体系 | 第39-44页 |
| 3.1 B2B电子商务企业的概念及特征 | 第39-40页 |
| 3.1.1 B2B电子商务企业的概念 | 第39-40页 |
| 3.1.2 B2B电子商务企业的特征 | 第40页 |
| 3.2 B2B电子商务上市公司绩效评价指标体系构建原则 | 第40-41页 |
| 3.3 B2B电子商务上市公司绩效评价指标体系的构建 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 B2B电子商务上市公司绩效评价模型的建立 | 第44-57页 |
| 4.1 B2B电子商务上市公司绩效评价模型分析 | 第44-47页 |
| 4.1.1 问题的提出 | 第44页 |
| 4.1.2 因子分析优化BP神经网络 | 第44-45页 |
| 4.1.3 遗传算法优化BP神经网络 | 第45-46页 |
| 4.1.4 GA-BP神经网络模型实现的关键 | 第46-47页 |
| 4.2 基于因子分析的GA-BP神经网络模型设计 | 第47-48页 |
| 4.3 B2B电子商务上市公司绩效评价模型的实施 | 第48-56页 |
| 4.3.1 样本数据的处理 | 第48-50页 |
| 4.3.2 BP神经网络的设计 | 第50-54页 |
| 4.3.3 遗传算法参数的选取 | 第54-56页 |
| 4.4 GA-BP神经网络模型程序设计 | 第56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 因子分析的GA-BP神经网络模型的实验及实证过程 | 第57-78页 |
| 5.1 实验模型运行环境简介 | 第57页 |
| 5.2 构建并训练GA-BP神经网络 | 第57-67页 |
| 5.2.1 样本数据的来源 | 第57-58页 |
| 5.2.2 样本数据的因子分析 | 第58-63页 |
| 5.2.3 训练因子分析的GA-BP神经网络 | 第63-64页 |
| 5.2.4 仿真测试 | 第64-67页 |
| 5.3 实验结果的对比分析 | 第67-71页 |
| 5.3.1 未用因子分析优化的BP神经网络仿真结果 | 第67-69页 |
| 5.3.2 未用GA优化的BP神经网络仿真结果 | 第69-71页 |
| 5.4 B2B电子商务上市公司绩效评价的实证分析 | 第71-77页 |
| 5.4.1 评价数据的来源 | 第71页 |
| 5.4.2 数据因子分析 | 第71-73页 |
| 5.4.3 绩效评价结果 | 第73-75页 |
| 5.4.4 评价结果分析 | 第75-76页 |
| 5.4.5 相关建议 | 第76-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 6 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 结论 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研情况 | 第88-89页 |
| 附录 | 第89-110页 |
