| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·背景介绍 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外企业成长性评价研究综述 | 第11-16页 |
| ·国外的研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内的研究现状 | 第13-16页 |
| ·研究的目标、方法以及技术路线 | 第16-17页 |
| ·研究目标、拟解决的关键问题 | 第16-17页 |
| ·拟采用的研究方法 | 第17页 |
| ·技术路线 | 第17页 |
| ·研究特色与创新之处 | 第17-19页 |
| 第2章 企业成长相关理论 | 第19-30页 |
| ·企业成长理论的演变与发展 | 第19-25页 |
| ·成长的概念 | 第19-20页 |
| ·成长性的概念 | 第20-21页 |
| ·早期的企业成长理论 | 第21-22页 |
| ·Michael E.Porte 的竞争优势理论体系 | 第22-23页 |
| ·Solway 和Sanglier 的公司成长模型 | 第23页 |
| ·Prahalad 和Hame 的以核心能力为基础的企业可持续成长理论 | 第23-25页 |
| ·企业成长与生命周期理论 | 第25-27页 |
| ·格雷纳的企业成长模型 | 第25-26页 |
| ·伊查克·爱迪思的企业生命周期模型 | 第26-27页 |
| ·企业成长与规模理论 | 第27-30页 |
| ·随机游走理论 | 第27-28页 |
| ·规模负相关理论 | 第28-30页 |
| 第3章 人工神经网络理论及其在上市零售企业成长性评价中的适用性分析 | 第30-40页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第30-32页 |
| ·初始发展阶段 | 第30-31页 |
| ·20 世纪70 年代的过渡 | 第31页 |
| ·20 世纪80 年代的新高潮 | 第31页 |
| ·20 世纪90 年代以来新的热潮 | 第31页 |
| ·神经网络的发展展望 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络的基本原理及其应用 | 第32-37页 |
| ·生物学原理 | 第32-33页 |
| ·人工神经元模型 | 第33-34页 |
| ·人工神经网络的结构及类型 | 第34-36页 |
| ·人工神经网络的特点及其应用 | 第36-37页 |
| ·人工神经网络对上市零售企业成长性评价的适用性分析 | 第37-40页 |
| 第4章 上市零售企业成长性评价指标体系的设置 | 第40-59页 |
| ·评价指标设置的原则 | 第40-41页 |
| ·我国上市零售企业成长性评价指标体系 | 第41-50页 |
| ·指标体系的选取 | 第41-46页 |
| ·指标计算方法 | 第46-50页 |
| ·权重的确定 | 第50-53页 |
| ·常用的权重计算方法及其选择 | 第50页 |
| ·层次分析法（AHP）原理 | 第50-53页 |
| ·运用层次分析法确定指标权重 | 第53-59页 |
| ·一级指标权重计算 | 第53-54页 |
| ·二级指标权重计算 | 第54-57页 |
| ·指标综合权重的确定 | 第57-59页 |
| 第5章 基于 BP 神经网络的上市零售企业成长性评价模型的构建 | 第59-70页 |
| ·人工神经网络模型的选择—BP 神经网络模型 | 第59页 |
| ·BP 神经网络的结构及其算法 | 第59-65页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第60页 |
| ·BP 神经网络算法的推导 | 第60-63页 |
| ·BP 神经网络算法的训练过程 | 第63-65页 |
| ·基于MATLAB 的BP 神经网络模型的设计 | 第65-70页 |
| ·BP 神经网络的创建及其初始化 | 第66页 |
| ·BP 神经网络的训练及其仿真 | 第66-68页 |
| ·训练结果分析 | 第68-69页 |
| ·BP 神经网络模型构建分析 | 第69-70页 |
| 第6章 应用实例仿真测试 | 第70-83页 |
| ·样本选取 | 第70-73页 |
| ·指标的无量纲化处理 | 第73-77页 |
| ·正向指标的处理 | 第73页 |
| ·逆向指标的处理 | 第73-74页 |
| ·非方向性指标的处理 | 第74页 |
| ·无量纲化处理后的指标数据 | 第74-77页 |
| ·BP 神经网络模型的构建 | 第77-78页 |
| ·输入节点的确定 | 第77页 |
| ·隐层节点的确定 | 第77页 |
| ·输出节点的确定 | 第77-78页 |
| ·BP 神经网络模型的训练及测试 | 第78-82页 |
| ·BP 神经网络模型的设置 | 第78-80页 |
| ·样本训练 | 第80-81页 |
| ·BP 网络评价模型的测试 | 第81-82页 |
| ·结论 | 第82-83页 |
| 第7章 总结与展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 附表 | 第87-90页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |
