| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-18页 |
| ·选题背景及其意义 | 第7页 |
| ·风险概述 | 第7-13页 |
| ·风险的定义 | 第7-9页 |
| ·风险的本质 | 第9-10页 |
| ·风险的特征 | 第10-12页 |
| ·风险的分类 | 第12-13页 |
| ·风险分析研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文所要研究解决的主要问题 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 综合评价概述 | 第18-23页 |
| ·综合评价的基本理论 | 第18-19页 |
| ·综合评价的概述 | 第18页 |
| ·综合评价的要素构成 | 第18-19页 |
| ·综合评价方法的产生、发展和研究现状 | 第19-20页 |
| ·几种常用的综合评价方法 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 综合评价项目风险元传递理论模型 | 第23-40页 |
| ·风险模糊综合评价模型 | 第23-27页 |
| ·风险模糊集理论 | 第23-24页 |
| ·风险模糊综合评价法 | 第24-26页 |
| ·风险模糊综合评价模型分析步骤 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络风险分析模型 | 第27-39页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第27页 |
| ·神经元模型概述 | 第27-29页 |
| ·运用人工神经网络分析综合评价项目风险的可行性 | 第29-31页 |
| ·神经网络模型建立的基本思路 | 第31-38页 |
| ·BP 网络模型概述 | 第31-33页 |
| ·三层 BP 模型学习算法以及程序实现 | 第33-37页 |
| ·建立综合评价项目风险分析 BP 网络模型 | 第37-38页 |
| ·综合评价项目风险分析 BP 网络模型的训练与检验 | 第38-39页 |
| ·训练样本的获取 | 第38-39页 |
| ·模型的训练与检测 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 模型应用及软件设计 | 第40-55页 |
| ·风险模糊综合评价模型应用 | 第40-42页 |
| ·综合评价风险分析系统的设计与实现 | 第42-54页 |
| ·系统功能设计 | 第43-44页 |
| ·综合评价子系统设计与实现 | 第44-48页 |
| ·综合评价子系统设计 | 第44-45页 |
| ·综合评价子系统实现 | 第45-48页 |
| ·人工神经网络风险分析子系统设计 | 第48-52页 |
| ·基于神经网络的系统实现 | 第48-50页 |
| ·BP 神经网络应用举例 | 第50-52页 |
| ·数据库设计 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 在学期间发表的学术论文及参加的科研情况 | 第60页 |