| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-25页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究问题的提出 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·相关理论研究 | 第11-23页 |
| ·作业成本法原理 | 第11-13页 |
| ·资源分配理论 | 第13-15页 |
| ·成本预测理论 | 第15-19页 |
| ·属性约简理论 | 第19-23页 |
| ·论文的研究目的和研究内容 | 第23-25页 |
| ·研究目的 | 第23-24页 |
| ·研究内容 | 第24-25页 |
| 2 钢铁混合加工作业资源分配模型研究 | 第25-31页 |
| ·钢铁企业生产流程特点 | 第25-26页 |
| ·钢铁企业资源分配现状 | 第26-28页 |
| ·混合加工作业资源消耗分配模型 | 第28-31页 |
| ·模型概述 | 第28-29页 |
| ·模型假设 | 第29页 |
| ·建立模型 | 第29-31页 |
| 3 资源消耗影响因素确定 | 第31-38页 |
| ·面向作业的资源消耗影响因素分析 | 第31-32页 |
| ·基于粗糙集的资源消耗影响因素确定 | 第32-35页 |
| ·资源消耗影响因素的粗糙集决策系统构建 | 第32-33页 |
| ·基于粗糙集的资源消耗影响因素约简方法 | 第33-35页 |
| ·实例应用 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于BP神经网络的钢铁混合加工作业资源消耗预测 | 第38-49页 |
| ·作业资源消耗的BP神经网络模型 | 第38-40页 |
| ·作业资源消耗的BP神经网络结构设计 | 第40-42页 |
| ·网络层数设计 | 第40页 |
| ·各层节点数的设计 | 第40页 |
| ·传递函数的设计 | 第40-41页 |
| ·训练算法的设计 | 第41-42页 |
| ·基于BP神经网络的混合加工资源消耗预测方法 | 第42-44页 |
| ·实例应用 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |