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承包商选择中的资格预审问题研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-21页
   ·研究背景及研究意义第10-14页
     ·研究背景第10-13页
     ·研究意义第13-14页
   ·研究问题的界定第14-16页
     ·相关概念界定第14-15页
     ·本文研究范围第15-16页
   ·研究构思第16-18页
     ·研究思路第16页
     ·研究内容第16-18页
   ·章节安排、技术路线第18-19页
     ·章节安排第18-19页
     ·技术路线第19页
   ·本文创新点第19-21页
第二章 文献综述第21-40页
   ·承包商选择方法回顾第21-30页
     ·单一方法第22-28页
     ·综合方法第28页
     ·对已有方法的总结第28-30页
   ·承包商评价指标相关研究成果第30-32页
     ·承包商指标的选取第30-31页
     ·指标的赋权方法第31-32页
   ·承包商信用评价相关研究成果第32-36页
     ·金融领域的信用评价第33-35页
     ·建筑市场信用评价研究现状第35-36页
   ·文献述评与展望第36-40页
第三章 承包商信用评价研究第40-57页
   ·承包商信用的含义与分析第41-43页
     ·信用的含义与分析第41-42页
     ·承包商信用的特点第42-43页
   ·承包商信用评价指标体系第43-46页
     ·承包商信用评价指标体系的设计原则第43-44页
     ·承包商信用评价指标体系的建立第44-46页
   ·基于AHP和模糊TOPSIS的承包商信用评价方法第46-56页
     ·预备知识第46-49页
     ·模型的构建第49-51页
     ·算例分析第51-56页
   ·本章小结第56-57页
第四章 对方案有偏好的承包商信用评价模型第57-67页
   ·预备知识第57-58页
     ·区间数的定义第57页
     ·区间数的运算第57-58页
     ·区间数的运算规律第58页
   ·模型的建立第58-63页
     ·确定型多属性决策第58-59页
     ·属性权重已知的区间数多属性决策第59-61页
     ·属性权重信息不完全的区间数多属性决策第61-63页
   ·算例分析第63-66页
     ·属性权重已知第64-65页
     ·属性权重信息不完全第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第五章 基于BP神经网络的承包商信用预测模型第67-79页
   ·人工神经网络第67-69页
     ·人工神经网络概述第67页
     ·人工神经元模型第67-68页
     ·人工神经网络的特点及类型第68-69页
   ·BP神经网络第69-72页
     ·BP神经网络概述第69页
     ·BP神经网络模型第69-71页
     ·BP神经网络的学习算法第71-72页
   ·承包商信用预测BP神经网络模型的构建第72-74页
   ·算例分析第74-78页
   ·本章小结第78-79页
第六章 承包商资格预审指标体系第79-90页
   ·资格预审的含义及分析第79-82页
     ·资格预审的含义第80页
     ·资格预审的程序第80-81页
     ·资格预审的作用第81-82页
   ·承包商资格预审的方法及指标分析第82-86页
     ·承包商资格预审的常用方法第82-84页
     ·承包商资格预审的常用指标第84-86页
   ·承包商资格预审指标体系第86-89页
     ·承包商资格预审指标体系的设计原则第86-87页
     ·承包商资格预审指标体系的建立第87-89页
   ·本章小结第89-90页
第七章 基于模糊集理论的承包商资格预审方法第90-101页
   ·模糊集合理论第90-93页
     ·模糊数第90-92页
     ·模糊数的运算第92页
     ·模糊关系第92-93页
   ·基于模糊集理论的模型的构建第93-97页
     ·模型的构建第93-96页
     ·敏感性分析第96-97页
   ·算例分析第97-100页
   ·本章小结第100-101页
第八章 总结与展望第101-104页
   ·全文总结第101-102页
   ·研究的局限性第102-103页
   ·研究展望第103-104页
参考文献第104-120页
发表论文和参加科研情况说明第120-122页
致谢第122-123页
附录第123-129页

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