面向全寿命周期的航空武器装备项目风险识别研究
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外航空武器装备风险识别、评估的研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外航天项目风险识别、评估的现状 | 第8-9页 |
| ·国内航空武器装备风险识别、评估的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容及思路 | 第10-12页 |
| 第二章 航空武器装备全寿命周期及其风险管理概述 | 第12-20页 |
| ·航空武器装备全寿命周期 | 第12-16页 |
| ·航空武器装备 | 第12-13页 |
| ·航空武器项目全寿命周期 | 第13-16页 |
| ·航空武器装备全寿命周期的风险管理概述 | 第16-20页 |
| ·航空武器装备项目风险的概念和特点 | 第16-17页 |
| ·航空武器装备风险管理的概念和必要性 | 第17-18页 |
| ·航空武器装备风险管理准则 | 第18-20页 |
| 第三章 航空武器装备风险识别理论与方法 | 第20-37页 |
| ·航空武器装备风险识别理论 | 第20-23页 |
| ·航空武器装备风险识别的含义 | 第20页 |
| ·航空武器装备风险识别的必要性 | 第20页 |
| ·航空武器装备风险识别的原则 | 第20-23页 |
| ·航空武器装备风险识别方法 | 第23-27页 |
| ·航空武器装备全寿命周期风险类型 | 第27-30页 |
| ·航空武器装备项目全寿命周期的风险种类 | 第27-30页 |
| ·航空武器装备项目全寿命周期风险之间的关系 | 第30页 |
| ·航空武器装备全寿命周期风险识别指标体系 | 第30-35页 |
| ·构建风险识别指标体系的原则 | 第30-31页 |
| ·航空武器装备全寿命周期整体风险识别指标体系 | 第31-35页 |
| ·综合识别 | 第35-37页 |
| 第四章 项目风险识别指标关联度分析方法 | 第37-41页 |
| ·属性相关分析方法中的信息增益方法 | 第37页 |
| ·概述 | 第37页 |
| ·步骤 | 第37页 |
| ·层次分析法 | 第37-38页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·步骤 | 第38页 |
| ·灰色关联分析 | 第38-41页 |
| ·概述 | 第38-39页 |
| ·步骤 | 第39-41页 |
| 第五章 航空武器装备全寿命周期指标关联度分析 | 第41-55页 |
| ·总指标层关联度分析 | 第41-45页 |
| ·属性相关分析及关联度大小排序 | 第41-42页 |
| ·层次分析法及指标重要度排序 | 第42-43页 |
| ·灰色关联分析及关联度排序 | 第43-44页 |
| ·三种方法的应用比较 | 第44-45页 |
| ·分指标层关联度分析 | 第45-48页 |
| ·影响技术风险的各因素重要度分析 | 第45页 |
| ·其它风险的各因素重要度分析 | 第45-48页 |
| ·航空武器装备全寿命周期风险阶段变化分析 | 第48-55页 |
| ·政策风险的阶段变化分析 | 第48-49页 |
| ·经济风险的阶段变化分析 | 第49-51页 |
| ·生产风险的阶段变化分析 | 第51页 |
| ·管理风险的阶段变化分析 | 第51-52页 |
| ·财务风险的阶段变化分析 | 第52页 |
| ·市场风险的阶段变化分析 | 第52-55页 |
| 第六章 航空武器装备风险预警系统的综合设计 | 第55-63页 |
| ·航空武器装备风险预警管理理论 | 第55-57页 |
| ·航空武器装备项目风险预警管理的功能 | 第55-56页 |
| ·航空武器装备项目风险预警管理的流程图 | 第56-57页 |
| ·BP神经网络算法介绍 | 第57-58页 |
| ·概述 | 第57页 |
| ·BP神经网络的算法步骤 | 第57-58页 |
| ·主成分分析法 | 第58-60页 |
| ·概述 | 第58-59页 |
| ·主成分分析法的步骤如下: | 第59-60页 |
| ·航空武器装备风险预警管理系统 | 第60-63页 |
| ·基于BP神经网络的项目风险预警系统的组成 | 第60-62页 |
| ·航空武器装备项目的BP神经网络风险预警系统构建 | 第62-63页 |
| 结束语 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 在校期间发表的论文 | 第67-68页 |
| 附录 调查表 | 第68-71页 |
