| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-21页 |
| ·研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外文献综述 | 第10-18页 |
| ·国外研究文献 | 第10-14页 |
| ·国内研究文献 | 第14-17页 |
| ·文献评述 | 第17-18页 |
| ·研究的目的及主要内容 | 第18-20页 |
| ·研究的方法与可能的创新点 | 第20-21页 |
| 第2章 光电产业界定及主要国家发展概况 | 第21-32页 |
| ·光电产业的定义与范围 | 第21页 |
| ·全球光电产业发展现状 | 第21-23页 |
| ·世界主要国家和地区光电产业发展概况 | 第23-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 光电产业发展影响因素分析及实证 | 第32-47页 |
| ·产业竞争力理论 | 第32-35页 |
| ·台湾光电产业发展影响因素的分析 | 第35-39页 |
| ·光电产业发展影响因素的指标选取及实证分析 | 第39-46页 |
| ·影响因素指标选取及数据来源 | 第39-40页 |
| ·台湾光电产业发展影响因素的灰色关联分析 | 第40-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 台湾光电产业产值预测模型构建 | 第47-60页 |
| ·BP 人工神经网络基本原理 | 第47-51页 |
| ·BP 神经网络的基本概念 | 第47-48页 |
| ·BP 神经网络学习算法的数学原理 | 第48-50页 |
| ·基于 Levenberg-Maquardt 算法改进的 BP 网络 | 第50-51页 |
| ·BP 人工神经网络预测模型的设计 | 第51-55页 |
| ·建立台湾光电产业神经网络预测模型的必要性 | 第51-52页 |
| ·台湾光电产业 BP 神经网络预测模型的设计 | 第52-55页 |
| ·台湾光电产业 BP 神经网络预测模型的实证分析 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 厦门光电产业发展趋势的预测模型构建 | 第60-77页 |
| ·厦门与台湾光电产业发展的相关性分析 | 第60-62页 |
| ·系统论思想在建模中的体现 | 第62-63页 |
| ·构建经过调整的厦门光电产业预测模型 | 第63-72页 |
| ·厦门光电产业的初次仿真预测 | 第63-64页 |
| ·厦门光电产业的神经网络预测模型 | 第64-68页 |
| ·基于 GM(1,1)的厦门光电产业产值预测对比分析 | 第68-72页 |
| ·厦门光电产业发展影响因素的敏感性分析及对策建议 | 第72-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 总结和展望 | 第77-79页 |
| ·主要结论 | 第77-78页 |
| ·进一步研究的方向 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附录 A 台湾数据 | 第85-88页 |
| 附录 B 计算程序 | 第88-91页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第91页 |