基于GA-BP算法的库存采购系统的研究与开发
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 库存控制的研究综述 | 第9-12页 |
| 1.2.1 库存控制的发展 | 第9-11页 |
| 1.2.2 库存控制的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究方法及主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 库存控制问题分析 | 第14-27页 |
| 2.1 库存的介绍 | 第14-15页 |
| 2.1.1 库存的作用以及意义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 库存管理与控制 | 第15页 |
| 2.2 库存控制方法 | 第15-23页 |
| 2.2.1 ABC分类库存控制法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 经济订货批量法 | 第17-19页 |
| 2.2.3 定量订货法 | 第19-20页 |
| 2.2.4 定期订货法 | 第20-23页 |
| 2.3 某钢结构企业库存控制分析 | 第23-26页 |
| 2.3.1 企业运营现状 | 第23-25页 |
| 2.3.2 企业库存存在的问题 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 某钢结构企业安全库存的预测 | 第27-44页 |
| 3.1 安全库存 | 第27-28页 |
| 3.1.1 安全库存综述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 安全库存对钢结构企业的意义 | 第28页 |
| 3.2 安全库存预测的问题分析 | 第28-32页 |
| 3.2.1 钢结构企业安全库存的分析 | 第29-31页 |
| 3.2.2 预测安全库存的策略选择 | 第31-32页 |
| 3.3 BP神经网络对安全库存的预测 | 第32-39页 |
| 3.3.1 人工神经网络的基本理论 | 第33-35页 |
| 3.3.2 BP神经网络 | 第35-36页 |
| 3.3.3 某钢结构企业安全库存的预测 | 第36-37页 |
| 3.3.4 预测结果分析 | 第37-39页 |
| 3.4 遗传算法对BP网络的优化 | 第39-43页 |
| 3.4.1 遗传算法 | 第39-40页 |
| 3.4.2 BP网络优化 | 第40-42页 |
| 3.4.3 优化结果分析 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 钢结构企业库存采购管理系统的设计 | 第44-54页 |
| 4.1 系统工作流程设计 | 第45-46页 |
| 4.2 系统数据库设计 | 第46-50页 |
| 4.3 系统功能模块设计 | 第50-51页 |
| 4.4 系统中控制策略的实施 | 第51-53页 |
| 4.5 系统中安全库存计算的实现 | 第53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 企业库存采购管理系统的实现与应用 | 第54-64页 |
| 5.1 系统软件的设计实现 | 第54-59页 |
| 5.1.1 系统网络体系搭建 | 第54-55页 |
| 5.1.2 系统软件架构选择 | 第55-56页 |
| 5.1.3 系统应用程序框架的设计搭建 | 第56-58页 |
| 5.1.4 IDE及系统运行环境搭建 | 第58-59页 |
| 5.2 库存采购系统的应用 | 第59-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第71页 |
