| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·论文研究背景 | 第7-8页 |
| ·论文研究意义 | 第8-9页 |
| ·论文研究内容 | 第9-10页 |
| 第二章 生态工业园区企业清洁生产的指标体系构建与评价方法 | 第10-20页 |
| ·生态工业园区概念 | 第10页 |
| ·生态工业园区的类型 | 第10-12页 |
| ·评价指标体系的构建 | 第12-14页 |
| ·评价指标选取原则 | 第12-13页 |
| ·定性指标 | 第13页 |
| ·定量指标 | 第13页 |
| ·清洁生产推进评价标准 | 第13-14页 |
| ·评价方法 | 第14-20页 |
| ·灰色关联分析 | 第14-15页 |
| ·模糊综合评判法 | 第15-16页 |
| ·层次分析法 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络 | 第17页 |
| ·贝叶斯网络 | 第17-20页 |
| 第三章 贝叶斯网络的基本理论 | 第20-36页 |
| ·贝叶斯网络的概率基础 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯网络定义 | 第21-22页 |
| ·贝叶斯网络语义 | 第22-23页 |
| ·贝叶斯网络的推理 | 第23-27页 |
| ·变量消除算法 | 第23-24页 |
| ·联接树算法 | 第24页 |
| ·例子 | 第24-27页 |
| ·贝叶斯网络的批量学习 | 第27-34页 |
| ·贝叶斯网络结构学习 | 第27-30页 |
| ·贝叶斯网络的参数学习 | 第30-34页 |
| ·贝叶斯网络的增量学习 | 第34-36页 |
| ·IGA算法 | 第34-36页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的企业清洁生产评价模型 | 第36-49页 |
| ·模型构建方法 | 第36-37页 |
| ·各指标数值的离散化 | 第37页 |
| ·基于免疫遗传算法的增量式贝叶斯网络学习算法 | 第37-38页 |
| ·适应度函数 | 第38-39页 |
| ·参数编码和遗传操作 | 第39-40页 |
| ·疫苗设计 | 第40-45页 |
| ·决策结果的计算 | 第45页 |
| ·实例 | 第45-49页 |
| 第五章 总结 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 硕士期间论文发表情况 | 第53-54页 |
| 摘要 | 第54-57页 |
| Abstract | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |