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化妆品企业诚信指标体系与评价模型的研究与应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第15-22页
    1.1 研究背景及意义第15-17页
        1.1.1 研究背景第15-16页
        1.1.2 研究意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-20页
        1.2.1 国外研究现状第17-18页
        1.2.2 国内研究现状第18-20页
    1.3 主要研究内容第20页
    1.4 文章结构第20-21页
    1.5 本章小结第21-22页
第二章 相关概念及化妆品企业诚信缺失问题分析第22-26页
    2.1 化妆品企业诚信内涵第22-24页
        2.1.1 化妆品的定义第22页
        2.1.2 诚信的定义第22-23页
        2.1.3 化妆品企业诚信度第23页
        2.1.4 诚信评价的内涵第23-24页
    2.2 化妆品企业诚信缺失原因分析第24-25页
        2.2.1 外在原因第24-25页
        2.2.2 内在原因第25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 化妆品企业诚信指标体系的构建第26-35页
    3.1 诚信指标选取的原则和方法第26-28页
        3.1.1 诚信指标选取的原则第26-27页
        3.1.2 诚信指标选取的方法及步骤第27-28页
    3.2 化妆品企业诚信指标体系的确立第28-29页
    3.3 化妆品企业诚信指标体系的分解第29-31页
    3.4 化妆品企业评价指标的要素分析第31-34页
        3.4.1 许可监管执法记录(A1)第31-32页
        3.4.2 履约管理能力(A2)第32-33页
        3.4.3 从业人员(A3)第33-34页
        3.4.4 履约行为记录(A4)第34页
        3.4.5 社会评价(A5)第34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 化妆品企业诚信指标体系与评价模型的构建第35-54页
    4.1 诚信评价体系权重的确定第35-39页
        4.1.1 指标权重方法的选取第35-36页
        4.1.2 层次分析法第36-39页
    4.2 化妆品企业诚信评价模型的构建第39-46页
        4.2.1 人工神经网络第39-40页
        4.2.2 BP神经网络的结构第40-42页
        4.2.3 BP神经网络的算法第42-46页
    4.3 BP神经网络结构及各参数的确定第46-49页
        4.3.1 BP神经网络层数的确定第46页
        4.3.2 BP神经网络各层节点数的确定第46-48页
        4.3.3 初始权值的确定第48-49页
        4.3.4 其他参数的确定第49页
    4.4 BP神经网络的仿真与分析第49-52页
        4.4.1 数据处理第49-50页
        4.4.2 仿真与分析第50-52页
    4.5 诚信等级的划分第52-53页
    4.6 本章小结第53-54页
第五章 化妆品企业诚信评价管理系统详细设计第54-66页
    5.1 系统设计的目标及思想第54-55页
        5.1.1 系统设计目标第54页
        5.1.2 系统设计思想第54页
        5.1.3 数据系统设计原则第54-55页
    5.2 系统总体框架设计第55-57页
        5.2.1 系统总体逻辑体系架构第55-56页
        5.2.2 系统总体功能概述第56-57页
    5.3 系统功能模块设计第57-64页
        5.3.1 用户管理第57-59页
        5.3.2 日志管理第59-60页
        5.3.3 指标管理第60-61页
        5.3.4 数据预处理子系统第61页
        5.3.5 综合评价子系统第61-63页
        5.3.6 评价模型处理子系统第63页
        5.3.7 评价协作专家子系统第63-64页
        5.3.8 基础数据查询第64页
        5.3.9 数据备份与还原第64页
    5.4 数据库设计第64-65页
    5.5 本章小结第65-66页
第六章 系统功能模块的实现与应用第66-73页
    6.1 系统主要技术第66-67页
    6.2 系统主要功能的实现第67-72页
        6.2.1 用户管理第67页
        6.2.2 日志管理第67-68页
        6.2.3 指标管理第68-69页
        6.2.4 数据预处理子系统第69页
        6.2.5 综合评价子系统第69-70页
        6.2.6 评价模型处理子系统第70页
        6.2.7 评价协作专家子系统第70-71页
        6.2.8 基础数据查询第71页
        6.2.9 数据备份与还原第71-72页
    6.3 本章小结第72-73页
结论与展望第73-75页
    结论第73-74页
    展望第74-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间的研究成果第79-80页
致谢第80-81页
附录1 样本数据统计表第81-87页

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