| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究的背景、目的和意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的和意义 | 第11页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第11-15页 |
| ·IT项目风险管理国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·IT项目风险识别与评估国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内外研究存在的问题 | 第14-15页 |
| ·研究内容及研究方法 | 第15-18页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究方法 | 第16-18页 |
| 第2章 项目风险管理与模糊神经网络相关理论 | 第18-28页 |
| ·项目风险管理相关理论 | 第18-20页 |
| ·风险概述 | 第18-20页 |
| ·项目风险管理 | 第20页 |
| ·风险识别 | 第20-23页 |
| ·项目风险识别的含义 | 第20-21页 |
| ·项目风险识别的方法 | 第21-23页 |
| ·风险评估 | 第23-25页 |
| ·项目风险评估过程 | 第23页 |
| ·项目风险评估方法 | 第23-25页 |
| ·模糊理论与神经网络相关知识 | 第25-28页 |
| ·模糊系统与神经网络 | 第25-26页 |
| ·模糊系统与神经网络融合 | 第26-28页 |
| 第3章 制造企业 IT 项目风险识别与评价指标确定 | 第28-41页 |
| ·制造企业开展 IT 项目的必要性分析 | 第28-29页 |
| ·制造企业 IT 项目风险特点与风险管理流程 | 第29-31页 |
| ·制造企业 IT 项目风险特点 | 第29-30页 |
| ·制造企业 IT 项目风险管理流程 | 第30-31页 |
| ·面向制造企业 IT 项目全过程的风险因素识别 | 第31-35页 |
| ·项目规划与组织阶段风险因素 | 第32-33页 |
| ·系统实现阶段风险因素 | 第33-35页 |
| ·系统运行维护阶段风险因素 | 第35页 |
| ·基于主成分分析法确定风险评价指标 | 第35-41页 |
| ·评价指标确立的原则 | 第36页 |
| ·主成分分析方法 | 第36-38页 |
| ·关键风险因素指标确定 | 第38-41页 |
| 第4章 基于模糊神经网络的风险评估模型研究 | 第41-48页 |
| ·基于 T-S 模糊推理的模糊神经网络模型 | 第41-45页 |
| ·Takagi-Sugeno 模糊推理系统 | 第41-42页 |
| ·T-S 模糊神经网络结构 | 第42-44页 |
| ·BP 算法训练 T-S 模糊神经网络 | 第44-45页 |
| ·改进的 T-S 模糊神经网络算法 | 第45-46页 |
| ·T-S 模糊神经网络在 IT 项目风险评估应用可行性分析 | 第46-48页 |
| 第5章 制造企业 IT 项目风险评估模型构建与实证 | 第48-61页 |
| ·MATLAB 实现 T-S 模糊神经网络风险评估模型 | 第48-58页 |
| ·样本数据采集与预处理 | 第48-50页 |
| ·T-S 模糊神经网络构建 | 第50-51页 |
| ·T-S 模糊神经网络风险评估模型训练 | 第51-56页 |
| ·T-S 模糊神经网络风险评估模型测试 | 第56-58页 |
| ·案例实证分析 | 第58-61页 |
| ·案例背景 | 第58页 |
| ·应用模型评估案例项目风险 | 第58-60页 |
| ·案例项目风险应对措施 | 第60-61页 |
| 第6章 全文总结与研究展望 | 第61-64页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·本文创新点 | 第62页 |
| ·研究展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
