| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文结构 | 第12-15页 |
| 1.3.1 论文创新点 | 第12-13页 |
| 1.3.2 各章小结 | 第13页 |
| 1.3.3 论文框架 | 第13-15页 |
| 第二章 相关基础知识 | 第15-20页 |
| 2.1 模糊集 | 第15页 |
| 2.2 双极模糊集 | 第15-16页 |
| 2.3 神经网络 | 第16-17页 |
| 2.4 LSTM神经网络 | 第17-18页 |
| 2.5 自然语言处理技术 | 第18-19页 |
| 2.6 舆情分析技术 | 第19页 |
| 2.7 小结 | 第19-20页 |
| 第三章 可持续化工项目的双极模糊综合评价方法 | 第20-32页 |
| 3.1 模糊认知图和丁OPSIS方法 | 第20-24页 |
| 3.1.1 模糊认知图 | 第20-22页 |
| 3.1.2 TOPSIS方法 | 第22-24页 |
| 3.2 双极模糊综合评价法建模 | 第24-27页 |
| 3.3 案例分析 | 第27-31页 |
| 3.4 对比分析 | 第31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 可持续化工项目的双极决策树倾向性分析方法 | 第32-40页 |
| 4.1 决策树模型概述 | 第32-33页 |
| 4.2 建立双极决策树倾向性分析模型 | 第33-35页 |
| 4.3 案例分析 | 第35-38页 |
| 4.4 单双极决策树对比分析 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小节 | 第39-40页 |
| 第五章 基于舆情分析的可持续化工项目深度学习模型研究 | 第40-53页 |
| 5.1 双极化工舆情数据分析 | 第40-41页 |
| 5.1.1 化工项目评估探讨 | 第40-41页 |
| 5.1.2 化工项目舆情数据讨论 | 第41页 |
| 5.2 建立双极LSTM模型 | 第41-46页 |
| 5.3 案例分析 | 第46-51页 |
| 5.4 单双极LSTM算法对比 | 第51-52页 |
| 5.4.1 单极LSTM模型效果 | 第51-52页 |
| 5.4.2 优缺点分析及效果说明 | 第52页 |
| 5.5 本章小节 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 研究总结 | 第53-54页 |
| 6.2 研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者简介 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |