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中小型物流企业核心竞争力研究

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-9页
第一章 绪论第9-19页
   ·研究背景及意义第9-11页
   ·国内外相关研究现状第11-16页
     ·关于中小型物流企业的研究第11-12页
     ·国外核心竞争力理论的研究综述第12-13页
     ·国内有关核心竞争力定义综述第13-14页
     ·核心竞争力评价的研究现状第14-15页
     ·核心竞争力在物流企业的理论研究现状第15-16页
   ·本文研究的内容、方法及研究路线第16-19页
     ·研究内容第16-17页
     ·研究方法第17页
     ·研究路线第17-19页
第二章 理论依据第19-35页
   ·中小型物流企业的界定第19-20页
   ·核心竞争力理论第20-24页
     ·核心竞争力的内涵第20-21页
     ·核心竞争力的特征第21-22页
     ·核心竞争力的构成要素第22-24页
   ·BP神经网络算法第24-30页
     ·BP神经网络的结构第25-27页
     ·BP神经网络的学习算法第27-30页
   ·价值链分析第30-32页
   ·核心竞争力与其他理论的比较第32-35页
     ·竞争力与核心竞争力第32-34页
     ·资源整合与核心竞争力第34-35页
第三章 中小型物流企业现状及核心竞争力分析第35-44页
   ·中小型物流企业的发展现状第35-36页
   ·中小型物流企业与大型物流企业的区别第36-37页
   ·中小型物流企业面临的机遇与挑战第37-39页
     ·中小型物流企业发展面临的机遇第37-38页
     ·中小型物流企业发展面临的挑战第38-39页
   ·中小型物流企业培育核心竞争力的必要性第39-40页
   ·中小型物流企业核心竞争力的影响因素第40-44页
     ·外部环境对中小型物流企业核心竞争力的影响第41页
     ·中小型物流企业内部对核心竞争力形成的影响因素第41-44页
第四章 中小型物流企业核心竞争力评价指标体系的构建第44-55页
   ·评价目的第44页
   ·评价指标体系建立的原则第44-46页
   ·评价指标体系构建的思路第46-47页
   ·中小型物流企业核心竞争力的评价指标体系第47-55页
     ·评价指标体系的构建第47-49页
     ·评价指标的分析第49-55页
第五章 基于BP神经网络评价模型的建立第55-62页
   ·BP神经网络模型的建立第55-59页
     ·网络结构的确定第55-57页
     ·激活函数和训练函数的选取第57-59页
   ·基于MATLAB的BP神经网络设计第59-62页
     ·MATLAB神经网络工具箱(NNT)简介第59-60页
     ·BP神经网络的MATLAB实现第60-62页
第六章 实例分析第62-79页
   ·KJ物流有限公司运作现状分析第62-63页
   ·BP神经网络模型的训练第63-71页
     ·样本数据的采集与处理第63-67页
     ·网络模型的训练及仿真第67-71页
   ·KJ物流有限公司核心竞争力评价第71-76页
     ·基于AHP确定各指标权重第71-75页
     ·用基于MATLAB的BP神经网络进行评价第75-76页
   ·核心竞争力的培育与提升途径分析第76-79页
     ·中小型物流企业核心竞争力的培育与提升第76-78页
     ·KJ物流有限公司提升核心竞争力的方法研究第78-79页
第七章 总结与展望第79-81页
   ·主要结论第79页
   ·研究展望第79-81页
参考文献第81-85页
附录第85-88页
图清单第88-89页
表清单第89-90页
在学研究成果第90-91页
致谢第91页

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