| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题的背景与意义 | 第10-11页 |
| ·选题的背景 | 第10页 |
| ·研究的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内外知识管理研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内外知识管理风险研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究思路与方法 | 第13-14页 |
| ·研究思路 | 第13页 |
| ·研究方法 | 第13-14页 |
| ·研究内容与创新点 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·主要创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 制造业企业知识管理理论基础 | 第16-26页 |
| ·制造业企业知识与知识管理内涵 | 第16-18页 |
| ·制造业企业知识的分类和转化 | 第16-17页 |
| ·知识管理内涵 | 第17-18页 |
| ·制造业与知识管理关系分析 | 第18-21页 |
| ·知识管理下的制造业 | 第18-20页 |
| ·制造业企业中的知识管理 | 第20-21页 |
| ·制造业企业知识管理的逻辑结构 | 第21页 |
| ·知识管理相关技术 | 第21-24页 |
| ·制造业企业知识管理实施 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 制造业企业知识管理风险评价指标体系设计 | 第26-41页 |
| ·制造业企业知识管理风险评价指标体系设计的原则与流程 | 第26-27页 |
| ·评价指标体系设计的原则 | 第26页 |
| ·评价指标体系设计的流程 | 第26-27页 |
| ·制造业企业知识管理风险因素的归纳与分析 | 第27-35页 |
| ·人因风险因素识别 | 第28-30页 |
| ·文化风险因素识别 | 第30-31页 |
| ·知识风险因素识别 | 第31-32页 |
| ·系统风险因素识别 | 第32-33页 |
| ·技术风险因素识别 | 第33页 |
| ·组织风险因素识别 | 第33-34页 |
| ·市场风险因素识别 | 第34-35页 |
| ·制造业企业知识管理风险因素的问卷调查与统计分析 | 第35-40页 |
| ·问卷调查的设计 | 第35页 |
| ·调查对象的选择 | 第35页 |
| ·描述性统计分析 | 第35-36页 |
| ·效度检验 | 第36-39页 |
| ·信度检验 | 第39-40页 |
| ·制造业企业知识管理风险评价指标体系 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的制造业企业知识管理风险评价模型 | 第41-50页 |
| ·企业知识管理风险评价的基本方法及其优缺点 | 第41页 |
| ·模糊逻辑模块 | 第41-42页 |
| ·模糊集合及表示 | 第41页 |
| ·隶属函数 | 第41-42页 |
| ·模糊聚类算法 | 第42页 |
| ·神经网络模块 | 第42-47页 |
| ·神经网络的概念 | 第42-43页 |
| ·B-P 神经网络的结构设计 | 第43-45页 |
| ·BP 神经网络的学习算法 | 第45-47页 |
| ·模糊神经网络应用于制造业企业知识管理风险评价 | 第47-49页 |
| ·模糊理论与神经网络结合的可能性 | 第47-48页 |
| ·模糊神经网络的构建 | 第48-49页 |
| ·模糊神经网络的学习步骤 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 若干制造业企业知识管理风险的评价与分析 | 第50-58页 |
| ·样本企业的知识管理状况 | 第50-51页 |
| ·有关数据的获取 | 第51-53页 |
| ·输入层数据的获取 | 第51-52页 |
| ·模糊层数据的获取 | 第52-53页 |
| ·样本企业知识管理风险的评价结果及其分析 | 第53-55页 |
| ·确定隐含层节点数 | 第53-55页 |
| ·评价结果及其分析 | 第55页 |
| ·样本企业知识管理风险防范策略 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·本研究的不足及未来研究的展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间发表的论文及参加的研究课题 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-67页 |