| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 云制造服务研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 云制造服务综合评价方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 云制造服务提供方优选决策方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 基于模糊理论的云制造服务综合评价建模 | 第17-26页 |
| 2.1 模糊综合评价算法 | 第17-19页 |
| 2.1.1 模糊理论基本原理 | 第17页 |
| 2.1.2 模糊综合评价算法原理与特点 | 第17页 |
| 2.1.3 多级模糊综合评价模型 | 第17-19页 |
| 2.2 层次分析法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 层次分析法组成原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 层次分析法建模步骤 | 第20-23页 |
| 2.3 熵权法 | 第23-25页 |
| 2.3.1 熵权法原理 | 第23-24页 |
| 2.3.2 熵权法建模步骤 | 第24-25页 |
| 2.4 层次分析法和熵权法组合权重模型 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于模糊理论的云制造服务综合评价仿真 | 第26-47页 |
| 3.1 建立多级云制造服务综合评价指标体系 | 第26-28页 |
| 3.1.1 云制造服务能力评价指标 | 第27页 |
| 3.1.2 云制造服务质量评价指标 | 第27-28页 |
| 3.1.3 云制造服务交易保障评价指标 | 第28页 |
| 3.2 建立多级云制造服务评价因素集 | 第28-29页 |
| 3.3 建立评价对象的评语集 | 第29页 |
| 3.4 建立多级云制造服务综合评价指标模糊关系矩阵 | 第29-32页 |
| 3.5 组合权重的确定 | 第32-41页 |
| 3.6 多级模糊综合评价 | 第41-43页 |
| 3.7 评价结果等级分类 | 第43-46页 |
| 3.8 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于TOPSIS法和灰色关联分析理论的云制造服务提供方优选决策建模. | 第47-56页 |
| 4.1 TOPSIS法的原理与特点 | 第47-49页 |
| 4.2 灰色关联度的原理与特点 | 第49-51页 |
| 4.3 TOPSIS法与灰色关联度的优选决策模型 | 第51-52页 |
| 4.4 投影寻踪法 | 第52-53页 |
| 4.4.1 投影寻踪法基本原理 | 第52-53页 |
| 4.4.2 投影寻踪法建模步骤 | 第53页 |
| 4.5 改进的粒子群优化算法原理 | 第53-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于TOPSIS法和灰色关联分析理论的云制造服务提供方优选决策仿真. | 第56-66页 |
| 5.1 建立云制造服务提供方评价指标体系及标准化 | 第56页 |
| 5.2 基于改进的粒子群算法优化投影指标函数 | 第56-60页 |
| 5.3 云制造服务提供方评价指标矩阵加权标准化 | 第60-61页 |
| 5.4 确定云制造服务提供方样本的正理想解与负理想解 | 第61-64页 |
| 5.4.1 确定正理想解与负理想解 | 第61页 |
| 5.4.2 计算样本到正理想解和负理想解的欧氏距离 | 第61-62页 |
| 5.4.3 计算样本到正理想解和负理想解的灰色关联度 | 第62页 |
| 5.4.4 分别对欧氏距离和灰色关联度进行无量纲化处理 | 第62-63页 |
| 5.4.5 合并无量纲化后的欧氏距离和灰色关联度 | 第63-64页 |
| 5.5 优选决策 | 第64-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 结论 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第75页 |
