| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究背景及现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容、目的及意义 | 第13-15页 |
| 1.4 研究思路及论文安排 | 第15-18页 |
| 第二章 相关研究及文献综述 | 第18-40页 |
| 2.1 政府采购国内外发展综述 | 第18-27页 |
| 2.1.1 政府采购的功能和目标 | 第18-19页 |
| 2.1.2 我国政府采购发展现状 | 第19-23页 |
| 2.1.3 国外政府采购发展现状 | 第23-27页 |
| 2.2 多属性决策方法在供应商评价选择中的研究综述 | 第27-35页 |
| 2.2.1 单一决策方法的应用研究 | 第28-32页 |
| 2.2.2 组合决策方法的应用研究 | 第32-34页 |
| 2.2.3 研究文献分析总结及启示 | 第34-35页 |
| 2.3 多属性群决策中相关权重确定方法的研究综述 | 第35-39页 |
| 2.3.1 多属性决策中属性权重确定方法的相关研究 | 第36-37页 |
| 2.3.2 多属性群决策中专家权重确定方法的相关研究 | 第37-38页 |
| 2.3.3 相关权重确定研究方法的总结及展望 | 第38-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于动态权重系数修正的供应商评价方法研究 | 第40-53页 |
| 3.1 本章引言 | 第40页 |
| 3.2 评价方法的理论基础 | 第40-43页 |
| 3.2.1 熵与熵权法的基本概念 | 第40-41页 |
| 3.2.2 聚类分析的基本思想 | 第41-43页 |
| 3.3 评价方法的数学描述 | 第43-47页 |
| 3.3.1 制定初始权重系数 | 第44页 |
| 3.3.2 采用熵权法对权重系数进行修正 | 第44-45页 |
| 3.3.3 利用聚类分析的思想再次修正权重系数 | 第45-47页 |
| 3.3.4 最终评价结果的集结 | 第47页 |
| 3.4 算例分析 | 第47-52页 |
| 3.4.1 初始权重系数的制定 | 第47-48页 |
| 3.4.2 属性权重系数修正过程 | 第48-50页 |
| 3.4.3 专家权重系数修正过程 | 第50-51页 |
| 3.4.4 方案最终评价结果的确定 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于动态权重系数修正的评价方法在政府采购实际中的应用 | 第53-92页 |
| 4.1 本章引言 | 第53-54页 |
| 4.2 评价方法在政府采购案例中的应用与分析 | 第54-82页 |
| 4.2.1 原始评标过程描述 | 第55-58页 |
| 4.2.2 评价方法应用过程 | 第58-63页 |
| 4.2.3 一次权重系数修正前后的对比与分析 | 第63-71页 |
| 4.2.4 二次权重系数修正前后的对比与分析 | 第71-74页 |
| 4.2.5 不同阶段评价结果的对比与分析 | 第74-81页 |
| 4.2.6 评价方法应用结论 | 第81-82页 |
| 4.3 评价方法的应用系统实现 | 第82-91页 |
| 4.3.1 供应商评价系统概述 | 第82-84页 |
| 4.3.2 供应商评价系统的技术实现 | 第84-91页 |
| 4.4 本章小结 | 第91-92页 |
| 第五章 基于历史评价数据的专家权重确定方法研究 | 第92-113页 |
| 5.1 本章引言 | 第92-93页 |
| 5.2 相关理论基础 | 第93-97页 |
| 5.2.1 统计学习理论的基本思想 | 第93-94页 |
| 5.2.2 SVM分类原理 | 第94-97页 |
| 5.3 基于SVM的专家权重确定方法 | 第97-101页 |
| 5.3.1 数据预处理 | 第97-98页 |
| 5.3.2 建立样本集 | 第98-99页 |
| 5.3.3 选取核函数及参数 | 第99-100页 |
| 5.3.4 确定专家置信度及专家权重 | 第100-101页 |
| 5.4 算例分析 | 第101-112页 |
| 5.4.1 专家权重确定方法的应用 | 第101-110页 |
| 5.4.2 结果分析及讨论 | 第110-112页 |
| 5.5 本章小结 | 第112-113页 |
| 第六章 基于概率分布的大样本专家评价意见集结方法研究 | 第113-122页 |
| 6.1 本章引言 | 第113-114页 |
| 6.2 相关问题描述 | 第114页 |
| 6.3 基于概率分布的专家评价意见集结方法 | 第114-116页 |
| 6.3.1 K-S检验法的基本思路 | 第115页 |
| 6.3.2 基于概率区间的专家意见集结 | 第115-116页 |
| 6.4 算例分析 | 第116-120页 |
| 6.4.1 专家打分样本数据的筛选 | 第116-117页 |
| 6.4.2 专家意见服从分布的判定 | 第117-118页 |
| 6.4.3 基于专家打分概率区间的意见集结 | 第118-119页 |
| 6.4.4 专家意见分布的偏态与峰态讨论 | 第119-120页 |
| 6.5 本方法的特点分析 | 第120-121页 |
| 6.6 本章小结 | 第121-122页 |
| 第七章 总结及展望 | 第122-125页 |
| 7.1 论文研究总结 | 第122-124页 |
| 7.2 研究展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-138页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第138-139页 |
| 附录 | 第139-167页 |
| 致谢 | 第167-168页 |
