摘要 | 第3-4页 |
abstract | 第4-5页 |
1.绪论 | 第9-19页 |
1.1 选题背景和意义 | 第9-10页 |
1.1.1 选题背景 | 第9页 |
1.1.2 选题意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
1.2.1 企业信息化水平评价研究现状 | 第10-13页 |
1.2.2 成熟度相关研究现状 | 第13-14页 |
1.3 论文的主要内容及框架 | 第14-16页 |
1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
1.3.2 研究方法 | 第15页 |
1.3.3 研究思路及框架 | 第15-16页 |
1.4 本文的创新点 | 第16-17页 |
1.5 本章小结 | 第17-19页 |
2.建筑施工企业信息化建设相关分析 | 第19-25页 |
2.1 建筑施工企业信息化的内涵 | 第19-21页 |
2.1.1 建筑施工企业信息化的定义 | 第19页 |
2.1.2 建筑施工企业信息化的内容 | 第19-21页 |
2.1.3 建筑施工企业信息化的范围 | 第21页 |
2.2 建筑施工企业信息化建设存在的问题 | 第21-22页 |
2.3 建筑施工企业信息化建设的发展方向 | 第22-23页 |
2.3.1 信息化的适用性建设 | 第22页 |
2.3.2 信息化的有效性建设 | 第22页 |
2.3.3 信息化的可持续性建设 | 第22-23页 |
2.4 本章小结 | 第23-25页 |
3.建筑施工企业信息化成熟度评价指标体系及成熟度模型的构建 | 第25-47页 |
3.1 成熟度模型框架结构 | 第25-27页 |
3.1.1 成熟度模型等级划分 | 第25-26页 |
3.1.2 成熟度模型内部框架结构 | 第26-27页 |
3.2 建筑施工企业信息化成熟度评价指标体系的构建 | 第27-42页 |
3.2.1 建筑施工企业信息化成熟度的含义 | 第27页 |
3.2.2 建筑施工企业信息化成熟度影响因素分析 | 第27-28页 |
3.2.3 评价指标选取原则 | 第28-29页 |
3.2.4 评价指标体系的建立 | 第29-30页 |
3.2.5 评价指标释义及计量方法 | 第30-42页 |
3.3 建筑施工企业信息化成熟度模型的构建 | 第42-45页 |
3.3.1 建筑施工企业信息化成熟度模型框架结构描述 | 第42-43页 |
3.3.2 建筑施工企业信息化成熟度模型等级划分 | 第43-45页 |
3.3.3 建筑施工企业信息化成熟度模型内部框架结构 | 第45页 |
3.4 建筑施工企业信息化成熟度评价方法的选择 | 第45-46页 |
3.5 本章小结 | 第46-47页 |
4.基于AF-BP的建筑施工企业信息化成熟度评价模型的构建 | 第47-61页 |
4.1 人工鱼群算法 | 第47-49页 |
4.1.1 人工鱼群算法的基本思想 | 第47页 |
4.1.2 人工鱼群算法的数学表达 | 第47-48页 |
4.1.3 人工鱼群算法的收敛性研究 | 第48-49页 |
4.2 BP神经网络 | 第49-51页 |
4.2.1 BP神经网络概述 | 第49-50页 |
4.2.2 BP神经网络学习算法 | 第50-51页 |
4.3 人工鱼群算法优化BP神经网络 | 第51-55页 |
4.3.1 人工鱼群算法优化BP神经网络的可行性 | 第51-52页 |
4.3.2 人工鱼群算法优化BP神经网络的流程 | 第52-53页 |
4.3.3 AF-BP神经网络的性能测试 | 第53-55页 |
4.4 基于AF-BP的建筑施工企业信息化成熟度评价模型的建立 | 第55-59页 |
4.4.1 训练样本的获取 | 第55-56页 |
4.4.2 网络结构及参数的设置 | 第56页 |
4.4.3 运用MATLAB软件对网络进行训练 | 第56-59页 |
4.5 本章小结 | 第59-61页 |
5.案例分析 | 第61-67页 |
5.1 企业概况 | 第61页 |
5.2 企业信息化建设概况 | 第61-62页 |
5.3 基于AF-BP的企业信息化成熟度评价 | 第62-65页 |
5.4 对策及建议 | 第65-66页 |
5.5 本章小结 | 第66-67页 |
6.结论与展望 | 第67-69页 |
6.1 研究结论 | 第67页 |
6.2 不足与展望 | 第67-69页 |
参考文献 | 第69-75页 |
附录1 建筑施工企业信息化成熟度模型内部框架结构 | 第75-81页 |
攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第81-83页 |
致谢 | 第83页 |