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基于AF-BP的建筑施工企业信息化成熟度评价研究

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

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