| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究目的及意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第12-18页 |
| 1.3.1 质量成本管理研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 质量成本控制方法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.3 考虑顾客满意度的质量成本控制方法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 课题来源 | 第18页 |
| 1.5 全文结构和安排 | 第18-20页 |
| 第2章 建材装备制造业质量成本分析 | 第20-28页 |
| 2.1 建材装备制造业生产特点 | 第20-21页 |
| 2.2 建材装备制造业业务流程及质量成本影响因素分析 | 第21-25页 |
| 2.2.1 建材装备制造业业务流程分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 建材装备制造业质量成本构成 | 第22-25页 |
| 2.3 建材装备制造企业质量成本模型框架 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于质量水平的质量成本预测方法 | 第28-38页 |
| 3.1 灰色系统理论 | 第28-29页 |
| 3.2 基于灰色线性回归的质量成本预测模型 | 第29-33页 |
| 3.2.1 灰色相关关系分析 | 第29-30页 |
| 3.2.2 灰色线性回归预测模型 | 第30-32页 |
| 3.2.3 质量成本预测与精度检验 | 第32-33页 |
| 3.3 实例仿真与结果分析 | 第33-37页 |
| 3.3.1 灰色关联度分析 | 第33-34页 |
| 3.3.2 灰色线性回归模型计算与精度检验 | 第34页 |
| 3.3.3 线性回归模型优越性验证 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于顾客满意度的质量成本控制与优化方法 | 第38-59页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第38-44页 |
| 4.1.1 BP神经网络 | 第38-41页 |
| 4.1.2 BP神经网络参数选择 | 第41-43页 |
| 4.1.3 BP神经网络应用于顾客满意度预测的优势与不足 | 第43-44页 |
| 4.2 Adam算法 | 第44-47页 |
| 4.2.1 Adam算法 | 第44-46页 |
| 4.2.2 Adam算法的优点 | 第46-47页 |
| 4.3 基于Adam神经网络的顾客满意度预测模型 | 第47-50页 |
| 4.3.1 基于Adam神经网络的顾客满意度相关分析 | 第47-48页 |
| 4.3.2 基于Adam神经网络的顾客满意度预测模型 | 第48-50页 |
| 4.3.3 基于顾客满意度的质量成本优化 | 第50页 |
| 4.4 实例仿真与结果分析 | 第50-58页 |
| 4.4.1 数据收集 | 第50-51页 |
| 4.4.2 Adam神经网络参数选择 | 第51-52页 |
| 4.4.3 实例仿真与结果分析 | 第52-55页 |
| 4.4.4 质量成本调整 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 建材装备制造企业质量成本管理系统 | 第59-70页 |
| 5.1 系统设计目标 | 第59-60页 |
| 5.2 系统开发环境和整体架构 | 第60-63页 |
| 5.2.1 系统开发模式和环境 | 第60-61页 |
| 5.2.2 系统整体架构 | 第61-62页 |
| 5.2.3 系统功能模块设计 | 第62-63页 |
| 5.3 系统功能应用 | 第63-69页 |
| 5.3.1 质量管理 | 第63-65页 |
| 5.3.2 质量成本管理 | 第65-67页 |
| 5.3.3 顾客满意度预测管理 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文总结 | 第70-71页 |
| 6.2 研究展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 A：攻读硕士期间发表的学术论文 | 第77-78页 |
| 附录 B：攻读硕士期间参加的科研课题 | 第78-79页 |
| 附录 C：软件著作版权(1) | 第79-80页 |
| 附录 C：软件著作版权(2) | 第80页 |
