基于遗传算法的评标专家管理系统开发与研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 论文背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 论文背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 论文意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外现状分析 | 第10-11页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第12-18页 |
| 2.1 模糊综合评价法 | 第12-13页 |
| 2.1.1 模糊综合评价方法概念 | 第12-13页 |
| 2.1.2 模糊综合评价法特点及步骤 | 第13页 |
| 2.2 智能算法理论 | 第13-15页 |
| 2.2.1 智能算法理论 | 第14页 |
| 2.2.2 智能算法与传统算法的比较 | 第14-15页 |
| 2.3 遗传算法 | 第15-18页 |
| 2.3.1 遗传算法综述 | 第15-16页 |
| 2.3.2 遗传算法流程及特点 | 第16-18页 |
| 第三章 评标专家智能抽取方法的研究 | 第18-29页 |
| 3.1 专家抽取的研究 | 第18-20页 |
| 3.1.1 专家抽取方法研究分析 | 第19-20页 |
| 3.2 专家智能抽取方法的数学模型 | 第20-23页 |
| 3.2.1 专家智能抽取的算法流程 | 第20-21页 |
| 3.2.2 专家智能抽取的数学模型 | 第21-23页 |
| 3.3 专家抽取的实验设计 | 第23-29页 |
| 3.3.1 数据初始化与适应函数构造 | 第23-24页 |
| 3.3.2 遗传编码与遗传算子 | 第24-26页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第26-29页 |
| 第四章 评标专家管理系统的开发 | 第29-54页 |
| 4.1 系统需求分析 | 第29-40页 |
| 4.1.1 功能用例分析 | 第29-33页 |
| 4.1.2 专家入库分析 | 第33-34页 |
| 4.1.3 专家库的结构分类 | 第34-35页 |
| 4.1.4 专家的综合评价 | 第35-38页 |
| 4.1.5 评标专家抽取分析 | 第38-40页 |
| 4.2 系统概要设计 | 第40-49页 |
| 4.2.1 系统设计原则 | 第41-42页 |
| 4.2.2 系统架构设计 | 第42-44页 |
| 4.2.3 系统数据库设计 | 第44-45页 |
| 4.2.4 系统功能设计 | 第45-49页 |
| 4.3 系统详细设计 | 第49-54页 |
| 4.3.1 专家专业分类树动态管理模块的实现 | 第49-50页 |
| 4.3.2 评标专家信息管理模块的实现 | 第50-52页 |
| 4.3.3 专家抽取模块的实现 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
