| 摘要 | 第1-4页 |
| Abshact | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-20页 |
| ·研究背景及其意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-16页 |
| ·国外质量成本管理研究现状 | 第9-14页 |
| ·国内质量成本管理研究现状 | 第14-16页 |
| ·研究思路及内容 | 第16-20页 |
| ·研究思路 | 第16页 |
| ·研究路线 | 第16-18页 |
| ·研究方法 | 第18页 |
| ·研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第20-33页 |
| ·径向基神经网络 | 第20-27页 |
| ·径向基神经网络理论 | 第20-23页 |
| ·径向基神经网络的学习算法 | 第23-26页 |
| ·径向基函数的非线性逼近能力 | 第26-27页 |
| ·遗传算法 | 第27-33页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的特点及运行步骤 | 第28-33页 |
| 第三章 基于RBF-GA的供应链质量成本优化模型构建 | 第33-50页 |
| ·供应链质量成本内涵界定 | 第33-35页 |
| ·两阶段供应链质量成本的风险传递 | 第33-34页 |
| ·供应商质量成本分析 | 第34-35页 |
| ·供应链质量成本优化设计思路 | 第35-40页 |
| ·RBF-GA应用于供应链质量成本优化的可行性 | 第35-37页 |
| ·模型假设 | 第37-38页 |
| ·模型模块设计 | 第38-40页 |
| ·数据采集—供应链质量成本科目表构建与核算 | 第40-45页 |
| ·确定质量成本影响系数 | 第40页 |
| ·以顾客满意为中心的供应商质量水平衡量 | 第40-41页 |
| ·供应商质量成本指标统计科目构建与核算 | 第41-45页 |
| ·RBF拟合—供应链质量成本非线性系统拟合 | 第45-47页 |
| ·供应商质量成本RBF神经网络建立 | 第45-46页 |
| ·RBF网络训练 | 第46页 |
| ·RBF网络测试 | 第46-47页 |
| ·GA优化--供应链质量成本非线性系统优化 | 第47-50页 |
| ·确定解的编码 | 第47页 |
| ·确定初始种群 | 第47页 |
| ·确定目标函数 | 第47-48页 |
| ·确定选择、交叉、变异算子 | 第48页 |
| ·确定遗传算法的参数 | 第48页 |
| ·仿真结果分析 | 第48-50页 |
| 第四章 实证研究 | 第50-61页 |
| ·背景介绍 | 第50-52页 |
| ·数据收集 | 第52-53页 |
| ·基于RBF-GA的供应链质量成本优化 | 第53-58页 |
| ·数据采集—供应链质量成本科目表构建与核算 | 第53-55页 |
| ·用RBF神经网络来拟合质量成本非线性系统 | 第55-58页 |
| ·GA优化—供应链质量成本非线性系统优化 | 第58页 |
| ·仿真结果 | 第58-59页 |
| ·基于RBF-GA供应链质量成本优化对策与措施 | 第59-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68-77页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第77页 |