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基于神经网络的印刷业供应链优化模型与应用研究

摘要第6-7页
ABSTRACTS第7-8页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景第9页
    1.2 研究目的与意义第9-12页
        1.2.1 供应链建模的研究现状第9-10页
        1.2.2 目前供应链建模研究的局限性第10-11页
        1.2.3 研究思路与意义第11-12页
    1.3 研究内容与逻辑框架第12-14页
        1.3.1 论文的研究内容第12-13页
        1.3.2 论文的逻辑框架第13-14页
第二章 供应链管理理论与分类体系第14-18页
    2.1 供应链管理理论第14-16页
        2.1.1 供应链管理产生的背景第14页
        2.1.2 供应链管理的内涵第14-16页
    2.2 行业供应链优化设计与供应链分类体系第16-18页
第三章 供应链优化模型与数据支持第18-30页
    3.1 供应链优化模型研究第18-22页
        3.1.1 供应链优化问题第18页
        3.1.2 供应链动态建模思想第18-20页
        3.1.3 供应链管理模型与优化研究现状与进展第20-22页
    3.2 供应链建模与决策支持系统第22-26页
        3.2.1 供应链计划矩阵模型第22-24页
        3.2.2 供应链决策支持配置要素第24-26页
    3.3 供应链决策数据库组建第26-30页
        3.3.1 对管理会计原理的适应性改变第27页
        3.3.2 产品、客户、供应商的归集第27-28页
        3.3.3 全局与政策数据第28页
        3.3.4 需求预测数据第28-30页
第四章 印刷业供应链优化分析第30-33页
    4.1 印刷业供应链结构模型第30-31页
        4.1.1 印刷业概述第30页
        4.1.2 印刷业供应链结构模型第30-31页
    4.2 印刷业供应链优化策略第31-33页
第五章 人工神经网络技术第33-38页
    5.1 人工神经网络技术概述第33-35页
        5.1.1 人工神经网络原理第33-34页
        5.1.2 人工神经网络特征第34-35页
    5.2 几种典型的人工神经网络第35-38页
        5.2.1 BP神经网络第35-36页
        5.2.2 RBF神经网络第36-38页
第六章 基于神经网络的供应商评价与选择模型第38-48页
    6.1 供应商评价与选择研究第38-41页
        6.1.1 供应商选择过程第38-39页
        6.1.2 供应商评价指标体系第39-40页
        6.1.3 评价指标的量化第40-41页
    6.2 印刷企业供应商评价模型构建与实证分析第41-48页
        6.2.1 印刷企业供应商评价指标体系及其量化第41-42页
        6.2.2 基于BP神经网络的供应商选择模型第42-43页
        6.2.3 隐含层神经元数量的确定第43页
        6.2.4 应用实例第43-48页
第七章 基于神经网络的安全库存预测模型第48-54页
    7.1 印刷企业安全库存预测问题研究第48-50页
    7.2 印刷企业安全库存预测模型构建与实证分析第50-54页
        7.2.1 供应链需求计划任务框架第50页
        7.2.2 基于RBF神经网络的安全库存预测模型第50-51页
        7.2.3 安全库存影响因素分析第51页
        7.2.4 应用实例第51-54页
总结第54-55页
附录第55-59页
参考文献第59-61页
致谢第61-62页
攻读学位期间发表的学术论文第62-63页
学位论文评阅及答辩情况表第63页

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