| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国内外物流系统评价指标体系研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内外物流系统绩效评价方法研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究的内容和方法 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·研究方法 | 第13-15页 |
| 2 物流系统概述 | 第15-20页 |
| ·物流系统的概念 | 第15页 |
| ·物流系统的构成 | 第15-16页 |
| ·物流要素 | 第15-16页 |
| ·物流子系统 | 第16页 |
| ·物流系统的特征 | 第16-17页 |
| ·物流系统的目标 | 第17-18页 |
| ·物流系统的分类 | 第18-19页 |
| ·社会物流系统 | 第18页 |
| ·企业物流系统 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 企业物流系统绩效评价指标体系的构建 | 第20-27页 |
| ·企业物流系统绩效评价指标体系的构建思路和基本框架 | 第20-21页 |
| ·构建思路 | 第20页 |
| ·基本框架 | 第20-21页 |
| ·企业物流系统绩效评价指标体系的建立原则 | 第21-22页 |
| ·企业物流系统绩效评价指标体系的指标分析 | 第22-26页 |
| ·物流成本指标 | 第22-23页 |
| ·物流生产效率指标 | 第23-24页 |
| ·物流服务质量指标 | 第24-25页 |
| ·物流发展能力指标 | 第25-26页 |
| ·企业物流系统绩效评价指标体系 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 基于模糊灰色关联法的单企业物流系统绩效评价 | 第27-35页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第27-28页 |
| ·灰色关联分析原理和计算步骤 | 第27-28页 |
| ·灰色关联分析的优点 | 第28页 |
| ·模糊灰色关联法的基本原理 | 第28-29页 |
| ·模糊灰色关联评价模型的构建 | 第29-34页 |
| ·确定指标权重 | 第29-31页 |
| ·建立评语集 | 第31-32页 |
| ·建立单因素评价矩阵 | 第32-33页 |
| ·模糊运算及综合评价矩阵的建立 | 第33页 |
| ·评价结论 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 5 基于BP神经网络的多企业物流系统绩效评价 | 第35-40页 |
| ·BP神经网络理论 | 第35-38页 |
| ·BP神经网络概述 | 第35页 |
| ·BP神经网络结构模型 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络的训练步骤 | 第36-38页 |
| ·多企业物流系统绩效评价BP神经网络的设计 | 第38-39页 |
| ·初始权值的选取 | 第38页 |
| ·BP网络的层数设计 | 第38页 |
| ·BP网络的输入层和输出层的设计 | 第38页 |
| ·隐含层节点的设计 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 6 实例分析 | 第40-51页 |
| ·单企业物流系统绩效评价实例分析 | 第40-45页 |
| ·确定评价指标权重 | 第40-43页 |
| ·计算单因素评价矩阵 | 第43-44页 |
| ·逐级进行模糊运算 | 第44-45页 |
| ·确定评价等级 | 第45页 |
| ·多企业物流系统绩效评价实例分析 | 第45-50页 |
| ·获取指标值并进行标准化处理 | 第45-48页 |
| ·BP神经网络的建立 | 第48页 |
| ·BP神经网络训练结果分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |