| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·选题背景 | 第10页 |
| ·本文研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容及方法 | 第13-14页 |
| ·本文的创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 工程项目质量风险管理概述 | 第15-23页 |
| ·工程项目质量风险的相关概念 | 第15页 |
| ·工程项目质量风险的定义 | 第15页 |
| ·工程项目质量风险的主要特点 | 第15页 |
| ·工程项目质量风险管理的相关概念 | 第15-16页 |
| ·工程项目质量风险管理的定义 | 第16页 |
| ·工程项目质量风险管理的主要特点 | 第16页 |
| ·工程项目质量风险管理的必要性 | 第16-17页 |
| ·工程项目质量风险管理的过程 | 第17-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 工程项目质量风险评价方法的研究 | 第23-28页 |
| ·粗糙集理论简介 | 第23-24页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第23页 |
| ·粗糙集理论的基础知识 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络简介 | 第24-26页 |
| ·人工神经网络的基本概念 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第25页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第25-26页 |
| ·粗糙集理论和人工神经网络的结合运用 | 第26-27页 |
| ·粗糙集_神经网络用于工程项目质量风险评价的可行性分析 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 工程项目质量风险评价指标体系的构建 | 第28-32页 |
| ·工程项目质量风险因素的识别和分析 | 第28-29页 |
| ·人的因素 | 第28页 |
| ·材料的因素 | 第28页 |
| ·机械的因素 | 第28-29页 |
| ·方法的因素 | 第29页 |
| ·环境的因素 | 第29页 |
| ·工程项目质量风险评价指标选取的原则 | 第29-30页 |
| ·工程项目质量风险评价指标选取的依据 | 第30页 |
| ·工程项目质量风险评价指标体系的建立 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 基于粗糙集_神经网络的工程项目质量风险评价模型 | 第32-37页 |
| ·粗糙集_神经网络风险评价方法的基本思想 | 第32页 |
| ·工程项目质量风险评价模型的建立 | 第32-33页 |
| ·工程项目质量风险评价指标权重及样本产生 | 第33-35页 |
| ·工程项目质量风险评价指标权重的确定 | 第33-34页 |
| ·工程项目质量风险评价样本的产生 | 第34-35页 |
| ·基于粗糙集_神经网络的风险评价模型 | 第35-36页 |
| ·基于粗糙集的属性约简 | 第35页 |
| ·神经网络结构的设计 | 第35-36页 |
| ·神经网络的训练和检验 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第六章 模型的实证性分析 | 第37-49页 |
| ·数据的采集 | 第37页 |
| ·指标权重的计算及风险样本集的形成 | 第37-43页 |
| ·基于粗糙集_神经网络的工程项目质量风险评价过程 | 第43-48页 |
| ·基于粗糙集的数据预处理 | 第43-44页 |
| ·指标体系的属性约简 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络结构的确定 | 第45页 |
| ·网络训练及结论分析 | 第45-47页 |
| ·与传统BP神经网络模型的比较 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第七章 研究结论与展望 | 第49-51页 |
| ·本文研究结论 | 第49页 |
| ·本文研究不足与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第54页 |