| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3.1 备件分类研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 备件需求预测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 研究内容及研究方法 | 第12-13页 |
| 1.4.3 研究内容 | 第12页 |
| 1.4.4 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.5 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 备件管理的相关理论 | 第14-22页 |
| 2.1 BP神经网络模型 | 第14-17页 |
| 2.1.1 人工神经网络概述 | 第14页 |
| 2.1.2 BP神经网络模型 | 第14-17页 |
| 2.2 马尔科夫过程 | 第17-19页 |
| 2.2.3 马尔科夫过程的定义 | 第18页 |
| 2.2.4 马尔科夫转移概率 | 第18-19页 |
| 2.3 故障模式和影响分析（FMEA） | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 钢铁企业生产系统备件分类方法研究 | 第22-33页 |
| 3.1 传统的备件分类管理 | 第22-24页 |
| 3.1.1 传统的备件分类原则与方法 | 第22页 |
| 3.1.2 ABC备件分类法 | 第22-24页 |
| 3.2 ABC备件分类改进模型 | 第24-32页 |
| 3.2.1 传统ABC备件分类法的缺陷 | 第24-25页 |
| 3.2.2 钢铁企业生产系统备件评价体系设计 | 第25-29页 |
| 3.2.3 ABC备件分类改进模型的建立 | 第29-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 钢铁企业生产系统备件需求预测方法研究 | 第33-40页 |
| 4.1 备件需求预测问题分析 | 第33-34页 |
| 4.2 备件需求的影响因素分析 | 第34-35页 |
| 4.3 备件需求预测模型的建立 | 第35-39页 |
| 4.3.1 备件需求预测模型分析 | 第35-36页 |
| 4.3.2 备件需求模型的建立 | 第36-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 钢铁企业生产系统备件分类与需求预测实证分析 | 第40-49页 |
| 5.1 备件分类模型实证分析 | 第40-44页 |
| 5.1.1 传统的ABC分类法 | 第41-42页 |
| 5.1.2 ABC备件分类改进模型 | 第42-43页 |
| 5.1.3 两种方法比较分析 | 第43-44页 |
| 5.2 备件需求预测实证分析 | 第44-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 本文创新点 | 第49页 |
| 6.2 下一步研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |