| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·选题的目的和意义 | 第6-7页 |
| ·研究现状 | 第7-8页 |
| ·本论文的研究范围及内容与结构安排 | 第8-10页 |
| 第二章 企业人力资源风险评估的理论与方法 | 第10-18页 |
| ·企业人力资源风险定义与分类 | 第10-11页 |
| ·定义 | 第10页 |
| ·分类 | 第10-11页 |
| ·人力资源风险产生的原因 | 第11-12页 |
| ·人力资源风险评估方法 | 第12-18页 |
| ·专家评价法 | 第12-15页 |
| ·马尔可夫评价方法 | 第15页 |
| ·模糊综合评价法 | 第15-18页 |
| 第三章 基于FNN的人力资源风险评估方法研究 | 第18-27页 |
| ·模糊神经网络技术 | 第18-20页 |
| ·模糊神经元与隶属函数 | 第18-19页 |
| ·模糊神经网络 | 第19-20页 |
| ·基于FNN的人力资源风险评估方法 | 第20-24页 |
| ·前层模糊化的实现 | 第20-23页 |
| ·模糊神经网络学习训练 | 第23页 |
| ·评价结果分析 | 第23-24页 |
| ·应用可行性分析 | 第24-27页 |
| ·FNN评估存在的问题和技术难点 | 第24页 |
| ·几类解决方案 | 第24-25页 |
| ·适合FNN评估的人力资源风险类别 | 第25-27页 |
| 第四章 基于FNN的人力资源风险评估系统设计 | 第27-50页 |
| ·系统总体结构 | 第27-34页 |
| ·系统总体需求 | 第27-28页 |
| ·系统总体功能分析 | 第28-31页 |
| ·FNN网络的选择 | 第31-32页 |
| ·系统功能模块体系结构 | 第32-34页 |
| ·系统实现技术 | 第34-40页 |
| ·系统多层体系架构 | 第34-36页 |
| ·系统技术框架及其优势 | 第36-38页 |
| ·系统部署 | 第38-40页 |
| ·系统应用实例 | 第40-50页 |
| ·应用背景 | 第40页 |
| ·应用方案 | 第40-41页 |
| ·应用开发关键步骤 | 第41-46页 |
| ·应用界面 | 第46-48页 |
| ·评估结果跟踪 | 第48-50页 |
| 第五章 系统关键技术研究 | 第50-56页 |
| ·基于JAVA和XML的隶属函数及推理规则库的实现 | 第50-53页 |
| ·提高网络学习速度和质量的方法 | 第53-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-59页 |
| ·结论 | 第56-57页 |
| ·系统应用前景分析 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |