一种基于RS-SVM的工程项目风险评价方法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·研究的背景 | 第8页 |
| ·研究的意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究进展综述 | 第9-11页 |
| ·国外工程项目风险管理的研究进展 | 第9-10页 |
| ·国内工程项目风险管理的研究进展 | 第10-11页 |
| ·研究的内容与方法 | 第11-13页 |
| 第二章 工程项目风险与风险管理概述 | 第13-25页 |
| ·风险概述 | 第13-18页 |
| ·风险定义 | 第13页 |
| ·风险的要素 | 第13-14页 |
| ·风险的特征 | 第14-16页 |
| ·风险的分类 | 第16-18页 |
| ·工程项目风险概述 | 第18-22页 |
| ·工程项目风险的定义 | 第18页 |
| ·工程项目风险的特征 | 第18-19页 |
| ·工程项目风险的分类 | 第19-22页 |
| ·工程项目风险管理概述 | 第22-25页 |
| ·工程项目风险管理的必要性 | 第22-23页 |
| ·工程项目风险管理的动机和目标 | 第23页 |
| ·工程项目风险管理的程序 | 第23-25页 |
| 第三章 工程项目风险识别与评价常用方法 | 第25-39页 |
| ·工程项目风险识别 | 第25-29页 |
| ·风险识别的依据 | 第25-26页 |
| ·风险识别的常用方法 | 第26-28页 |
| ·风险识别的成果 | 第28-29页 |
| ·工程项目风险评价 | 第29-39页 |
| ·工程项目风险评价概述 | 第29-30页 |
| ·工程项目风险评价的常用方法 | 第30-36页 |
| ·支持向量机与工程项目风险评价 | 第36-39页 |
| 第四章 基于 RS-SVM 的工程项目风险评价 | 第39-60页 |
| ·支持向量机理论 | 第39-53页 |
| ·基本理论 | 第39-42页 |
| ·支持向量机分类器 | 第42-49页 |
| ·线性支持向量分类 | 第43-44页 |
| ·非线性支持向量机分类 | 第44-46页 |
| ·多类支持向量分类 | 第46-49页 |
| ·基于 SVM 的工程项目风险评价 | 第49-53页 |
| ·工程项目风险评价指标体系 | 第49-50页 |
| ·数据资料 | 第50-51页 |
| ·支持向量机评价结果及分析 | 第51-53页 |
| ·RS-SVM 模型 | 第53-55页 |
| ·粗糙集理论 | 第53-54页 |
| ·RS-SVM 算法结构 | 第54-55页 |
| ·基于 RS-SVM 的工程项目风险评价 | 第55-60页 |
| ·数据约简 | 第55-57页 |
| ·RS-SVM 评价模型与其它评价模型比较分析 | 第57-60页 |
| ·BP 神经网络评价 | 第57-58页 |
| ·评价结果比较分析 | 第58-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第66页 |
