| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题来源及研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.1.2 课题研究的背景 | 第12页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14页 |
| 1.3 论文研究的主要思路与研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文研究的主要思路 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文研究的主要内容 | 第15页 |
| 1.3.3 论文研究的主要方法 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 机电产品性价比分析理论及空调案例特征分析 | 第18-30页 |
| 2.1 机电产品性价比判断理论概述 | 第18页 |
| 2.2 机电产品性价比判断的问题模型 | 第18-19页 |
| 2.2.1 评价指标体系建立问题模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 产品性能评价问题模型 | 第19页 |
| 2.2.3 产品性能预测问题模型 | 第19页 |
| 2.3 机电产品性价比等级判断问题求解思路 | 第19-25页 |
| 2.3.1 指标体系构建思路概述 | 第19-21页 |
| 2.3.2 产品性价比评价求解思路概述 | 第21-23页 |
| 2.3.3 产品性价比预测问题求解思路概述 | 第23-25页 |
| 2.4 研究案例空调的特征分析 | 第25-27页 |
| 2.4.1 空调产品特征分析 | 第25-26页 |
| 2.4.2 空调产品的特征属性分析 | 第26-27页 |
| 2.5 问题求解模型 | 第27-28页 |
| 2.5.1 问题求解步骤 | 第27页 |
| 2.5.2 问题求解路线 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 空调产品评价指标体系的建立 | 第30-54页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 指标体系的构建原则与研究方法 | 第31-32页 |
| 3.2.1 指标体系构建目的和选取原则 | 第31页 |
| 3.2.2 指标体系选取研究现状 | 第31-32页 |
| 3.3 指标体系的聚类分析 | 第32-39页 |
| 3.3.1 指标体系聚类分析概述 | 第32-33页 |
| 3.3.2 指标参数数据的标准化 | 第33-37页 |
| 3.3.3 指标体系聚类分析结果 | 第37-39页 |
| 3.4 指标体系的因子分析 | 第39-48页 |
| 3.4.1 KMO检验和Bartlett检验 | 第39-41页 |
| 3.4.2 指标体系因子分析结果 | 第41-48页 |
| 3.5 评价指标体系的确定与合理性验证 | 第48-52页 |
| 3.5.1 指标体系的筛选 | 第48-50页 |
| 3.5.2 指标体系的信息验证 | 第50-51页 |
| 3.5.3 指标体系的确定 | 第51-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 空调产品性价比等级的判断 | 第54-72页 |
| 4.1 引言 | 第54-55页 |
| 4.2 空调产品性价比等级判断模型概述 | 第55页 |
| 4.2.1 性价比等级判断指标权重确定策略 | 第55页 |
| 4.2.2 评价指标体系特征层分类 | 第55页 |
| 4.3 空调产品性价比评价指标权重的分配 | 第55-61页 |
| 4.3.1 权重向量的确定过程 | 第56页 |
| 4.3.2 评价指标模糊一致矩阵的建立 | 第56-57页 |
| 4.3.3 评价指标合理性检验 | 第57-59页 |
| 4.3.4 评价指标体系权重的取值 | 第59-61页 |
| 4.4 空调产品性价比模糊综合评价 | 第61-68页 |
| 4.4.1 模糊综合评价的步骤 | 第61-62页 |
| 4.4.2 模糊关系矩阵R的建立 | 第62-66页 |
| 4.4.3 模糊综合评价结果 | 第66-68页 |
| 4.5 模糊评价结果准确性验证 | 第68-70页 |
| 4.5.1 样本案例的客户调查 | 第68-69页 |
| 4.5.2 模型准确度的检验 | 第69-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 空调产品性价比BP神经网络预测模型 | 第72-92页 |
| 5.1 基于MATLAB的BP神经网络模型设计原则 | 第72-73页 |
| 5.1.1 MATLAB中关于神经网络工具箱 | 第72页 |
| 5.1.2 运用MATLAB工具箱设计神经网络的原则和过程 | 第72-73页 |
| 5.2 空调产品性价比预测模型的建立 | 第73-85页 |
| 5.2.1 BP神经网络的设计 | 第73-76页 |
| 5.2.2 空调性价比BP神经网络的训练 | 第76-85页 |
| 5.3 BP神经网络预测模型与模糊评价模型对比 | 第85-89页 |
| 5.3.1 BP神经网络预测模型灵敏度 | 第86-88页 |
| 5.3.2 BP神经网络预测模型效率 | 第88-89页 |
| 5.4 神经网络预测模型的准确性验证 | 第89-91页 |
| 5.4.1 案例样本问卷调查 | 第89-90页 |
| 5.4.2 预测模型准确度检验 | 第90-91页 |
| 5.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 第6章 结论与展望 | 第92-94页 |
| 6.1 结论 | 第92页 |
| 6.2 创新点 | 第92-93页 |
| 6.3 展望 | 第93-94页 |
| 附录A 源代码 | 第94-98页 |
| 附录B 样本训练数据 | 第98-102页 |
| 附录C 问卷调查表 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-110页 |
| 致谢 | 第110-112页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第112页 |