| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·问题的提出 | 第9-10页 |
| ·相关领域的研究现状 | 第10-12页 |
| ·图书馆招投标采购与标段划分研究现状 | 第10-11页 |
| ·自组织神经网络研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究目的和意义 | 第12-13页 |
| ·研究内容、研究方法和论文结构 | 第13-17页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究方法 | 第14页 |
| ·论文结构 | 第14-17页 |
| 第2章 聚类分析与自组织神经网络 | 第17-25页 |
| ·聚类分析 | 第17-19页 |
| ·数据结构 | 第17-18页 |
| ·主要聚类算法 | 第18-19页 |
| ·自组织神经网络 | 第19-23页 |
| ·人工神经元模型 | 第20页 |
| ·人工神经网络学习算法 | 第20-21页 |
| ·自组织神经网络模型 | 第21-22页 |
| ·自组织神经网络的工作原理 | 第22页 |
| ·自组织神经网络的算法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于自组织神经网络的外刊招标中的标段划分的设计 | 第25-36页 |
| ·外刊招投标采购 | 第25-27页 |
| ·外刊招投标采购的目的 | 第25-26页 |
| ·外刊招投标采购的流程 | 第26-27页 |
| ·采购招投标中的标段划分 | 第27-29页 |
| ·标段划分的目的 | 第27-28页 |
| ·标段划分的要素及特点分析 | 第28-29页 |
| ·标段划分的自组织神经网络结构设计 | 第29-30页 |
| ·网络样本设计 | 第29页 |
| ·网络设计 | 第29-30页 |
| ·聚类有效性指标及其程序实现 | 第30-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 外刊标段划分的应用 | 第36-50页 |
| ·案例背景介绍 | 第36-37页 |
| ·标段划分的应用 | 第37-41页 |
| ·数据统计 | 第37-39页 |
| ·数据预处理 | 第39-40页 |
| ·SOM 神经网络聚类 | 第40-41页 |
| ·聚类结果分析 | 第41-49页 |
| ·最佳聚类结果确定 | 第41-47页 |
| ·最佳聚类结果分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 几种聚类方案的对比分析 | 第50-58页 |
| ·与哈工大图书馆2010 年的标段划分方案的比较 | 第50-52页 |
| ·哈工大图书馆2010 年的标段划分方案与SOM 聚类方案 | 第50-51页 |
| ·两种方案比较 | 第51-52页 |
| ·与SPSS 中K-MEANS 方案的比较 | 第52-54页 |
| ·k-Means Cluster 方法 | 第52-53页 |
| ·聚类方案比较 | 第53-54页 |
| ·与改进的 K-prototypes 方案的比较 | 第54-57页 |
| ·K-prototypes 方法介绍 | 第54-55页 |
| ·两种方案比较 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |