摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
致谢 | 第7-12页 |
第一章 绪论 | 第12-17页 |
·研究背景及意义 | 第12-13页 |
·国内外研究现状 | 第13-15页 |
·国内外DSS的研究现状 | 第13-14页 |
·国内外综合评价的研究现状 | 第14-15页 |
·研究内容 | 第15-16页 |
·论文的组织结构 | 第16-17页 |
第二章 汽车组成及综合评价和决策支持系统的基本理论 | 第17-25页 |
·汽车的组成 | 第17页 |
·综合评价的基本理论 | 第17-20页 |
·综合评价的构成要素 | 第17-18页 |
·综合评价的一般步骤 | 第18页 |
·综合评价的主要方法 | 第18-20页 |
·决策支持系统的基本理论 | 第20-24页 |
·决策支持系统的发展 | 第20-21页 |
·综合决策支持系统 | 第21-22页 |
·综合决策支持系统的相关技术 | 第22-23页 |
·模型库系统 | 第23-24页 |
·小结 | 第24-25页 |
第三章 模糊数学、灰色系统与神经网络的基本理论 | 第25-33页 |
·模糊数学的基本理论 | 第25-26页 |
·模糊数学概述 | 第25页 |
·模糊综合评价模型 | 第25-26页 |
·灰色系统理论 | 第26-27页 |
·灰色系统理论概述 | 第26页 |
·灰色关联分析 | 第26-27页 |
·神经网络的基本理论 | 第27-31页 |
·人工神经网络的发展 | 第27-28页 |
·人工神经元 | 第28-30页 |
·人工神经网络的基本模型 | 第30-31页 |
·模糊数学、灰色系统及神经网络在综合评价中的应用分析 | 第31-32页 |
·小结 | 第32-33页 |
第四章 汽车损失神经网络综合评价决策支持系统模型 | 第33-47页 |
·BP神经网络的基本理论 | 第33-37页 |
·BP神经网络的基本结构 | 第33-34页 |
·BP神经网络的基本原理 | 第34页 |
·三层BP学习算法 | 第34-37页 |
·汽车损失神经网络评价模型 | 第37-45页 |
·汽车损失综合评价指标体系及评价标准 | 第37-38页 |
·汽车损失神经网络评价模型的结构 | 第38-39页 |
·改进的神经网络评价算法 | 第39-41页 |
·汽车损失神经网络评价模型的样本选择 | 第41页 |
·权值和阂值的确定 | 第41-44页 |
·神经网络模型的测试 | 第44-45页 |
·评价指标对评价结果的影响分析 | 第45-46页 |
·汽车损失神经网络评价模型的性能分析 | 第46页 |
·小结 | 第46-47页 |
第五章 汽车损失综合评价决策支持系统原型系统 | 第47-59页 |
·汽车损失综合评价决策支持系统的综合要求 | 第47-48页 |
·系统功能要求 | 第47页 |
·系统性能要求 | 第47-48页 |
·汽车损失综合评价决策支持系统的体系结构 | 第48-52页 |
·数据仓库的设计 | 第49-50页 |
·OLAP的设计 | 第50页 |
·数据挖掘的设计 | 第50-51页 |
·模型库的设计 | 第51-52页 |
·原型系统 | 第52-58页 |
·原型系统介绍 | 第52-53页 |
·系统使用流程 | 第53-54页 |
·原型系统运行实例 | 第54-58页 |
·小结 | 第58-59页 |
第六章 结束语 | 第59-61页 |
·工作总结 | 第59页 |
·论文的创新点 | 第59-60页 |
·下一步的研究工作 | 第60-61页 |
参考文献 | 第61-64页 |
附录 汽车损失神经网络评价模型学习样本和测试样本 | 第64-66页 |
攻读硕士学位间发表的论文及参与项目 | 第66页 |