供应链预警平台推理模型的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·背景意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容与所做工作 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容与成果 | 第13-14页 |
| ·本文的创新之处 | 第14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 供应链预警的技术分析 | 第16-35页 |
| ·供应链风险管理学相关概述 | 第16-21页 |
| ·现代供应链管理 | 第16-17页 |
| ·供应链风险 | 第17-18页 |
| ·供应链风险的特征 | 第18-20页 |
| ·供应链风险分类 | 第20-21页 |
| ·供应链管理风险应对措施 | 第21页 |
| ·分类算法简介 | 第21-35页 |
| ·决策树学习模型 | 第21-24页 |
| ·人工神经网络概述 | 第24-30页 |
| ·贝叶斯方法 | 第30-35页 |
| 第三章 关键技术 | 第35-64页 |
| ·各算法模型在供应链预警中的适用性比较 | 第35-40页 |
| ·供应链拓扑结构相关的风险计算 | 第40-56页 |
| ·供应链网络结构抽象 | 第41-44页 |
| ·供应链网络风险计算 | 第44-47页 |
| ·算法实现 | 第47-50页 |
| ·网络预警机制 | 第50页 |
| ·敏感性分析 | 第50-56页 |
| ·供应链中单个库存风险的计算 | 第56-64页 |
| ·专家打分法 | 第56-58页 |
| ·历史记录统计法 | 第58页 |
| ·朴素贝叶斯方法 | 第58-64页 |
| 第四章 供应链预警系统 | 第64-71页 |
| ·系统架构 | 第64-67页 |
| ·系统实现 | 第67-71页 |
| ·网络计算 | 第67-69页 |
| ·物流结点贝叶斯计算 | 第69-71页 |
| 第五章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·论文总结 | 第71页 |
| ·未来展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 数据库表（附录1） | 第76-78页 |
| 贝叶斯方法数据（附录2） | 第78-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第86页 |
