| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-12页 |
| ·课题研究目的与意义 | 第8-9页 |
| ·课题研究目的 | 第8页 |
| ·课题研究意义 | 第8-9页 |
| ·课题研究背景介绍 | 第9-10页 |
| ·课题研究方法与技术 | 第10-12页 |
| 第2章 课题相关理论简述 | 第12-23页 |
| ·虚拟企业的定义、特征与发展 | 第12-14页 |
| ·虚拟企业的定义 | 第12-14页 |
| ·虚拟企业特征 | 第14页 |
| ·虚拟企业发展趋势 | 第14页 |
| ·虚拟企业伙伴选择理论综述 | 第14-19页 |
| ·伙伴选择过程 | 第14-15页 |
| ·伙伴选择方法 | 第15-19页 |
| ·数据挖掘与聚类算法 | 第19-23页 |
| ·数据挖掘应用现状 | 第19-21页 |
| ·聚类算法介绍 | 第21-23页 |
| 第3章 虚拟企业边界问题研究 | 第23-38页 |
| ·虚拟企业边界形成因素分析 | 第23-27页 |
| ·问题的提出 | 第23-24页 |
| ·成员因素分析 | 第24-25页 |
| ·环境因素分析 | 第25-27页 |
| ·虚拟企业耦合度研究 | 第27-33页 |
| ·对耦合度的解释 | 第27-28页 |
| ·耦合度各属性指标内容与确定方法 | 第28-33页 |
| ·虚拟企业组织熵研究 | 第33-36页 |
| ·熵原理 | 第33-34页 |
| ·对组织熵的分析 | 第34-35页 |
| ·组织熵指标体系及确定方法 | 第35-36页 |
| ·虚拟企业边界理论 | 第36-38页 |
| 第4章 实验检测 | 第38-48页 |
| ·K-Means 算法应用于虚拟企业边界研究的可性行分析 | 第38-39页 |
| ·数据收集与预处理 | 第39-42页 |
| ·算法设计 | 第42-45页 |
| ·K-Means 算法 | 第42-43页 |
| ·研究假设与变量设计 | 第43-44页 |
| ·实验环境、流程与运行展行 | 第44-45页 |
| ·对最终结果的解释 | 第45-48页 |
| 第5章 结束语 | 第48-50页 |
| ·课题创新点 | 第48页 |
| ·研究不足及改进方向 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 | 第53-63页 |
| 后记 | 第63页 |