| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第8-9页 |
| 1.2.2 现实意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 国内外研究总结 | 第12页 |
| 1.4 研究内容、方法及技术路线 | 第12-14页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第12页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第13-14页 |
| 第二章 团队成员绩效评价和人工神经网络概述 | 第14-23页 |
| 2.1 团队成员绩效评价概述 | 第14-18页 |
| 2.1.1 团队绩效与团队成员绩效 | 第14页 |
| 2.1.2 团队成员绩效评价特点 | 第14-15页 |
| 2.1.3 企业营销团队成员绩效评价方法 | 第15-18页 |
| 2.2 人工神经网络理论概述 | 第18-23页 |
| 2.2.1 神经网络的提出 | 第18-19页 |
| 2.2.2 神经网络的基本原理 | 第19页 |
| 2.2.3 神经网络的特点 | 第19-20页 |
| 2.2.4 常见的神经网络结构 | 第20-23页 |
| 第三章 营销团队成员绩效评价指标体系的设计 | 第23-28页 |
| 3.1 营销团队成员绩效评价的特殊性 | 第23页 |
| 3.2 营销团队成员绩效评价指标体系设计原则 | 第23-24页 |
| 3.3 营销团队成员绩效评价指标体系设计程序 | 第24-25页 |
| 3.4 设计营销团队成员绩效评价指标应注意的问题 | 第25-26页 |
| 3.5 营销团队成员绩效评价指标体系 | 第26-28页 |
| 第四章 构建基于 BP 神经网络的营销团队成员绩效评价模型 | 第28-34页 |
| 4.1 BP 神经网络 | 第28-30页 |
| 4.1.1 BP 网络学习机理 | 第28-29页 |
| 4.1.2 BP 网络学习算法 | 第29-30页 |
| 4.2 营销团队成员绩效评价模型的确立 | 第30-34页 |
| 4.2.1 BP 网络层数的确定 | 第31页 |
| 4.2.2 各层神经元个数的确定 | 第31-32页 |
| 4.2.3 初始值的选取 | 第32页 |
| 4.2.4 学习速率的确定 | 第32页 |
| 4.2.5 目标误差的确定 | 第32-33页 |
| 4.2.6 网络训练模式的确定 | 第33-34页 |
| 第五章 基于 BP 神经网络的营销团队成员绩效评价实证分析 | 第34-40页 |
| 5.1 评价模型的程序实现 | 第34-38页 |
| 5.1.1 数据的搜集与整理 | 第34-36页 |
| 5.1.2 模型在 MATLAB 中的程序实现 | 第36-38页 |
| 5.2 模型应用结果及检验分析 | 第38-40页 |
| 5.2.1 模型算法的应用结果 | 第38页 |
| 5.2.2 模型的检验分析 | 第38-40页 |
| 第六章 结论与展望 | 第40-41页 |
| 6.1 结论 | 第40页 |
| 6.2 展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目与发表的科研论文 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 详细摘要 | 第46-48页 |