第1章 绪论 | 第1-15页 |
1.1 选题意义与背景 | 第9-10页 |
1.2 ERP系统国内外研究概况 | 第10-13页 |
1.3 论文主要研究内容 | 第13-15页 |
第2章 系统总体方案研究 | 第15-37页 |
2.1 智能控制方式及特点 | 第15-20页 |
2.1.1 智能控制的含义 | 第15-16页 |
2.1.2 网络智能控制的发展 | 第16-17页 |
2.1.3 智能控制的发展历史 | 第17-19页 |
2.1.4 智能控制与传统控制的关系 | 第19-20页 |
2.2 智能控制的主要研究内容 | 第20-26页 |
2.2.1 递阶智能控制 | 第20-21页 |
2.2.2 神经网络智能控制 | 第21-24页 |
2.2.3 模糊控制 | 第24页 |
2.2.4 专家智能控制 | 第24-25页 |
2.2.5 学习控制系统 | 第25页 |
2.2.6 定性控制理论 | 第25-26页 |
2.2.7 遗传算法与控制理论相结合 | 第26页 |
2.3 智能控制的关键技术 | 第26-31页 |
2.3.1 模糊控制技术 | 第27-29页 |
2.3.2 神经网络控制技术 | 第29页 |
2.3.3 专家控制技术 | 第29-30页 |
2.3.4 集成智能控制系统 | 第30-31页 |
2.4 基于网络的智能控制 | 第31-32页 |
2.5 网络环境下智能控制系统的安全机制与防范技术 | 第32-34页 |
2.6 智能控制系统集成的关键技术 | 第34-36页 |
2.7 本章小结 | 第36-37页 |
第3章 财物资源管理模糊系统研究 | 第37-67页 |
3.1 模糊控制理论发展及现状概述 | 第37-40页 |
3.2 模糊控制的数学原理 | 第40-48页 |
3.2.1 模糊集合的基本原理 | 第40-41页 |
3.2.2 隶属函数确定 | 第41-42页 |
3.2.3 语言变量与模糊 IF-THEN规则 | 第42-45页 |
3.2.4 模糊逻辑与近似推理 | 第45-48页 |
3.3 模糊规则库与模糊推理机 | 第48-55页 |
3.3.1 模糊规则库的结构 | 第48-50页 |
3.3.2 模糊推理机 | 第50-52页 |
3.3.3 各类推理机 | 第52-53页 |
3.3.4 模糊推理机的结构 | 第53-55页 |
3.4 模糊器和解模糊器 | 第55-59页 |
3.4.1 模糊器 | 第55-56页 |
3.4.2 解模糊器 | 第56-59页 |
3.5 几类模糊系统的公式 | 第59-63页 |
3.5.1 带有中心平均解模糊器的模糊系统 | 第59-61页 |
3.5.2 模糊系统作为万能逼近器 | 第61-63页 |
3.6 设计模糊系统 | 第63-66页 |
3.6.1 模糊系统结构的选择 | 第63-64页 |
3.6.2 模糊系统参数的设计 | 第64-66页 |
3.7 本章小结 | 第66-67页 |
第4章 人力资源管理模糊系统研究 | 第67-75页 |
4.1 模式识别 | 第67-68页 |
4.1.1 模式识别的基本概念 | 第67-68页 |
4.1.2 特征空间和类型空间 | 第68页 |
4.1.3 模式识别的分类 | 第68页 |
4.2 模式识别系统 | 第68-72页 |
4.2.1 硬 C-均值划分 | 第69-71页 |
4.2.2 模糊 C-均值算法 | 第71-72页 |
4.3 代理人考核系统 | 第72页 |
4.4 决策支持功能 | 第72-74页 |
4.5 本章小结 | 第74-75页 |
第5章 系统软件设计 | 第75-81页 |
5.1 数据库结构组织 | 第75-76页 |
5.2 系统实现的方法 | 第76页 |
5.3 系统技术说明 | 第76-80页 |
5.3.1 系统功能 | 第77页 |
5.3.2 系统可解决问题 | 第77-78页 |
5.3.3 系统能给保险代理公司的业务管理带来的好处 | 第78页 |
5.3.4 系统业务事项说明 | 第78-79页 |
5.3.5 系统的软硬件运行环境 | 第79-80页 |
5.4 软件数据安全性设计 | 第80页 |
5.5 本章小结 | 第80-81页 |
结论 | 第81-82页 |
参考文献 | 第82-84页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第84-85页 |
致谢 | 第85-86页 |
个人简历 | 第86页 |