| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 0 前言 | 第12-14页 |
| 1 绪论 | 第14-24页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-21页 |
| ·风险管理的研究现状 | 第15-17页 |
| ·战略风险管理的发展现状 | 第17-18页 |
| ·工程项目风险管理的研究现状 | 第18-20页 |
| ·智能决策支持系统的发展 | 第20-21页 |
| ·研究思路及内容 | 第21-23页 |
| ·研究思路 | 第21页 |
| ·研究内容 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 2 工程项目风险管控智能决策支持系统及相关理论综述 | 第24-38页 |
| ·需求分析 | 第24-26页 |
| ·项目风险管控的研究综述 | 第26-31页 |
| ·风险 | 第26页 |
| ·风险识别 | 第26-27页 |
| ·风险估计与评价 | 第27-31页 |
| ·智能决策支持系统的总体结构及各部分研究综述 | 第31-36页 |
| ·智能决策支持系统的理论与总体结构 | 第31-33页 |
| ·数据库及其管理系统 | 第33-34页 |
| ·模型库及其管理系统 | 第34页 |
| ·方法库及其管理系统 | 第34页 |
| ·知识库及推理机 | 第34-36页 |
| ·人机交互系统 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 3 工程项目风险管控智能决策支持系统总体设计 | 第38-54页 |
| ·工程项目风险管控的指标体系 | 第38-44页 |
| ·战略风险 | 第38-40页 |
| ·市场风险 | 第40页 |
| ·政治风险 | 第40-41页 |
| ·自然风险 | 第41-42页 |
| ·经济风险 | 第42-43页 |
| ·技术风险 | 第43页 |
| ·管理风险 | 第43-44页 |
| ·战略风险指标设计 | 第44-50页 |
| ·地区指标 | 第45-46页 |
| ·地点指标 | 第46-48页 |
| ·使用功能指标 | 第48页 |
| ·环境质量指标 | 第48-49页 |
| ·投资规模指标 | 第49-50页 |
| ·工程项目风险管控智能决策支持系统的模型综述 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 4 基于神经网络的工程项目风险管控 IDSS 建模研究 | 第54-69页 |
| ·智能决策支持系统的总体结构设计 | 第54-59页 |
| ·数据库及其管理系统的设计 | 第54-55页 |
| ·模型库及其管理系统的设计 | 第55页 |
| ·方法库及其管理系统的设计 | 第55-56页 |
| ·知识库及其管理系统的设计 | 第56-58页 |
| ·推理机 | 第58-59页 |
| ·面向MATLAB 的BP 神经网络设计 | 第59-68页 |
| ·神经网络的神经元模型 | 第60页 |
| ·神经网络的操作过程 | 第60-61页 |
| ·BP 网络的工作原理 | 第61-66页 |
| ·BP 神经网络的创建 | 第66-68页 |
| ·基于BP 神经网络模型的工程风险管控流程设计 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 5 工程项目风险管控智能决策支持系统模型的 MATLAB 实现 | 第69-81页 |
| ·决策因子和向量因子 | 第69-70页 |
| ·数据准备 | 第70-73页 |
| ·BP 网络设计 | 第73-75页 |
| ·网络训练与测试 | 第75-78页 |
| ·BP 网络改进 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 6 研究结论与展望 | 第81-83页 |
| ·主要研究成果 | 第81-82页 |
| ·展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第88页 |
| 个人简历 | 第88页 |
| 发表的学术论文 | 第88页 |
