| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 供应链协同研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 供应商评价指标体系的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.3 供应商评价方法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 研究现状述评 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容及研究框架 | 第16-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 研究框架 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论综述 | 第18-22页 |
| 2.1 供应链协同理论 | 第18-19页 |
| 2.1.1 供应链协同内涵界定 | 第18页 |
| 2.1.2 供应链协同的作用 | 第18-19页 |
| 2.2 供应商评价理论 | 第19-20页 |
| 2.2.1 供应商评价的定义及步骤 | 第19-20页 |
| 2.2.2 供应商评价的作用 | 第20页 |
| 2.3 供应链协同对供应商评价选择的重要性 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于供应链协同的汽车零部件供应商评价指标体系构建 | 第22-48页 |
| 3.1 汽车产业零部件供应商管理的特点 | 第22-23页 |
| 3.2 汽车零部件供应商评价指标体系构建的原则 | 第23-24页 |
| 3.3 评价指标选取的方法 | 第24-25页 |
| 3.4 评价指标的选取 | 第25-28页 |
| 3.5 供应商评价指标的问卷设计与统计分析 | 第28-38页 |
| 3.5.1 调查问卷的设计 | 第28页 |
| 3.5.2 调查问卷的发放 | 第28页 |
| 3.5.3 描述性统计分析 | 第28-30页 |
| 3.5.4 信度分析 | 第30-31页 |
| 3.5.5 因子分析 | 第31-38页 |
| 3.6 供应商评价指标模型确立 | 第38-40页 |
| 3.7 指标分析及量化处理 | 第40-47页 |
| 3.8 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于BP神经网络的汽车零部件供应商评价模型 | 第48-60页 |
| 4.1 评价方法分析与比较 | 第48-51页 |
| 4.2 基于BP神经网络的供应商评价模型构建 | 第51-52页 |
| 4.3 BP神经网络模型的训练 | 第52-57页 |
| 4.3.1 数据获取与分析 | 第52-53页 |
| 4.3.2 BP神经网络训练 | 第53-57页 |
| 4.4 BP神经网络模型的检验 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 汽车零部件供应商评价系统的设计与实现 | 第60-66页 |
| 5.1 供应商评价系统GUI设计 | 第60-62页 |
| 5.2 算例应用分析 | 第62-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 结论与展望 | 第66-68页 |
| 1. 研究结论 | 第66页 |
| 2. 研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录Ⅰ | 第72-74页 |
| 附录Ⅱ | 第74-78页 |
| 附录Ⅲ | 第78-80页 |
| 附录Ⅳ | 第80-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |