| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 背景与意义 | 第7-9页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 企业风险预警理论 | 第9-10页 |
| 1.2.2 营销风险预警理论 | 第10-12页 |
| 1.2.3 支持向量机理论 | 第12-13页 |
| 1.2.4 营销风险评价软件系统 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的工作目标 | 第14-15页 |
| 1.3.1 引入多分类支持向量机模型进行营销风险评价 | 第14-15页 |
| 1.3.2 构建基于插件式架构的营销风险评价软件系统 | 第15页 |
| 1.4 本文的内容结构 | 第15-16页 |
| 第二章 营销风险评价模型 | 第16-26页 |
| 2.1 支持向量机的基本方法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 线性可分支持向量机 | 第16-17页 |
| 2.1.2 线性不可分支持向量机 | 第17-18页 |
| 2.1.3 支持向量机的基本核函数 | 第18-19页 |
| 2.2 多分类支持向量机 | 第19-22页 |
| 2.2.1 一对一支持向量机（1-against-1 SVM） | 第20页 |
| 2.2.2 一对余类支持向量机（1-against-the rest SVM） | 第20-21页 |
| 2.2.3 决策树算法（DAGSVM） | 第21-22页 |
| 2.2.4 确定多类目标函数方法 | 第22页 |
| 2.3 支持向量机的LibSVM实现 | 第22-23页 |
| 2.4 营销风险评价的指标体系及风险等级 | 第23-26页 |
| 第三章 基于多分类SVM营销风险评价软件的设计 | 第26-37页 |
| 3.1 整体设计思路 | 第26-27页 |
| 3.2 软件的功能组成 | 第27-30页 |
| 3.3 多分类SVM内核的实现 | 第30-32页 |
| 3.4 主程序框架设计 | 第32-33页 |
| 3.5 插件管理系统设计 | 第33-35页 |
| 3.6 数据表模式设计 | 第35-37页 |
| 第四章 基于多分类SVM营销风险评价软件的实现 | 第37-40页 |
| 4.1 数据的预处理 | 第37页 |
| 4.2 软件各功能模块的实现 | 第37-40页 |
| 4.2.1 基本资料管理模块 | 第37页 |
| 4.2.2 营销数据录入模块 | 第37-38页 |
| 4.2.3 营销风险评价模块 | 第38-39页 |
| 4.2.4 营销数据分析模块 | 第39-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-44页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第40-42页 |
| 5.1.1 结合多分类SVM模型构建出一种营销风险评价方法 | 第40页 |
| 5.1.2 实现了功能插件化的营销风险评价软件系统 | 第40-42页 |
| 5.2 后继工作展望 | 第42-44页 |
| 5.2.1 优化指标体系和配置参数 | 第42页 |
| 5.2.2 引入SVM增量学习算法 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
