| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-19页 |
| ·供应链管理的定义 | 第11-12页 |
| ·供应链绩效研究综述 | 第12-16页 |
| ·供应链绩效评价系统研究现状 | 第16-17页 |
| ·供应链诊断研究综述 | 第17-19页 |
| ·研究目的和意义 | 第19页 |
| ·本文主要内容 | 第19-20页 |
| ·本文主体结构 | 第20-21页 |
| 第二章 基于机器学习的供应链绩效智能分析方法研究 | 第21-32页 |
| ·供应链及供应链绩效分析的复杂性 | 第21-23页 |
| ·供应链的复杂性研究 | 第21-22页 |
| ·供应链绩效分析的复杂性 | 第22-23页 |
| ·复杂系统诊断分析方法 | 第23-28页 |
| ·机器学习理论 | 第23-24页 |
| ·综合集成厅思想 | 第24-26页 |
| ·复杂系统故障诊断 | 第26-28页 |
| ·基于机器学习的供应链绩效智能分析方法 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于TDQM的供应链绩效数据的预处理研究 | 第32-55页 |
| ·现代统计信息技术 | 第32-33页 |
| ·供应链绩效数据质量管理 | 第33-39页 |
| ·数据质量的定义与研究现状 | 第33-35页 |
| ·基于TDQM的供应链绩效数据质量控制流程 | 第35-39页 |
| ·供应链绩效诊断分析的填报异常分析 | 第39-42页 |
| ·常见填报异常类型及原因 | 第39页 |
| ·供应链绩效分析数据的逻辑校验 | 第39-40页 |
| ·基于统计分布的异常值甄别 | 第40页 |
| ·基于探索性数据分析的供应链绩效异常值甄别 | 第40-42页 |
| ·供应链绩效缺失数据插补方法研究 | 第42-54页 |
| ·抽样调查中的缺失数据问题 | 第42-43页 |
| ·常用缺失数据插补方法分析 | 第43-44页 |
| ·基于非负矩阵分解的供应链绩效缺失数据插补方法 | 第44-48页 |
| ·基于回归的供应链绩效缺失数据插补方法 | 第48-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于集成学习的供应链绩效关键因素提取 | 第55-88页 |
| ·供应链绩效关键因素提取方法 | 第55-56页 |
| ·常见维数约简算法综述 | 第56-59页 |
| ·主成分分析 | 第57-58页 |
| ·属性子集选择法 | 第58页 |
| ·粗糙集 | 第58-59页 |
| ·基于稳健投影寻踪主成分分析的供应链绩效关键因素提取 | 第59-70页 |
| ·投影寻踪思想 | 第59-61页 |
| ·基于投影寻踪主成分分析的供应链绩效关键因素提取 | 第61-62页 |
| ·基于稳健估计的稳健投影寻踪主成分算法研究 | 第62-66页 |
| ·稳健投影寻踪主成分算法有效性验证 | 第66-70页 |
| ·基于非参数统计的稳健主成分分析 | 第70-76页 |
| ·非参数统计学 | 第71页 |
| ·基于非参数相关系数矩阵的主成分分析 | 第71-73页 |
| ·数值实验 | 第73-75页 |
| ·小结 | 第75-76页 |
| ·基于选择性集成的稳健主成分分析 | 第76-87页 |
| ·集成学习与选择性集成 | 第76-77页 |
| ·模糊积分理论 | 第77-79页 |
| ·基于Bagging的PCA选择性集成 | 第79-83页 |
| ·基于模糊测度的选择性集成策略 | 第83-84页 |
| ·实例——供应链时间绩效关键因素提取 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 基于贝叶斯网的供应链绩效诊断技术研究 | 第88-119页 |
| ·贝叶斯网基本理论 | 第88-91页 |
| ·贝叶斯网的概念 | 第88-89页 |
| ·贝叶斯网的研究现状 | 第89-91页 |
| ·贝叶斯网学习原理 | 第91-97页 |
| ·贝叶斯网结构学习 | 第92-96页 |
| ·贝叶斯网参数学习 | 第96-97页 |
| ·贝叶斯网推理 | 第97-99页 |
| ·统计推断 | 第97-98页 |
| ·信念更新 | 第98-99页 |
| ·面向供应链绩效诊断分析的贝叶斯网构建 | 第99-110页 |
| ·贝叶斯网构建方法研究 | 第99-101页 |
| ·基于信息融合的贝叶斯网构建方法 | 第101-102页 |
| ·基于模糊解释结构模型的贝叶斯网构建 | 第102-107页 |
| ·基于Vague集的贝叶斯网构建 | 第107-110页 |
| ·实例——供应链采购流程绩效分析 | 第110-118页 |
| ·变量预处理 | 第110-111页 |
| ·基于模糊ISM方法建模 | 第111-113页 |
| ·基于Vague集建模 | 第113-114页 |
| ·贝叶斯网学习 | 第114-116页 |
| ·模型检验 | 第116-118页 |
| ·结论分析 | 第118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 第六章 实证研究 | 第119-142页 |
| ·实践背景 | 第119-120页 |
| ·数据来源 | 第120-122页 |
| ·C公司供应链绩效分析模型 | 第120-121页 |
| ·数据采集方式 | 第121-122页 |
| ·数据预处理 | 第122-124页 |
| ·样本代表性分析 | 第122页 |
| ·数据清洗 | 第122-123页 |
| ·数据标准化处理 | 第123-124页 |
| ·C公司供应链绩效关键因素提取 | 第124-127页 |
| ·基于贝叶斯网络的供应链运作成本分析 | 第127-135页 |
| ·变量离散化 | 第128-129页 |
| ·建立模糊解释结构模型 | 第129-132页 |
| ·贝叶斯网结构学习 | 第132-134页 |
| ·基于粗糙集的供应链运作成本分析 | 第134-135页 |
| ·结论 | 第135页 |
| ·基于管理经验的C公司供应链绩效分析 | 第135-137页 |
| ·供应链绩效特性指标分析 | 第136-137页 |
| ·C公司供应链总体评价 | 第137页 |
| ·C公司供应链改进建议 | 第137页 |
| ·结论 | 第137页 |
| ·供应链绩效智能分析系统开发 | 第137-141页 |
| ·本章小结 | 第141-142页 |
| 第七章 结论与展望 | 第142-146页 |
| ·结论 | 第142-143页 |
| ·展望 | 第143-146页 |
| 参考文献 | 第146-160页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第160-162页 |
| 附录A | 第162-170页 |
| 附录B | 第170-172页 |
| 致谢 | 第172页 |