| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| 1．1 引言 | 第7页 |
| 1．2 顾客满意度测评研究现状 | 第7-8页 |
| 1．3 人工神经网络研究发展应用现状 | 第8-10页 |
| 1．4 选题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1．5 研究目的和研究内容 | 第11-12页 |
| 1．5．1 研究目的 | 第11页 |
| 1．5．2 研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 顾客满意度测评理论 | 第12-23页 |
| 2．1 顾客满意的基本概念 | 第12-13页 |
| 2．2 美国顾客满意度指数(ACSI) | 第13-18页 |
| 2．2．1 ACSI基本模型 | 第13-14页 |
| 2．2．2 ACSI结构方程模型 | 第14-17页 |
| 2．2．3 对ACSI模型的评价 | 第17-18页 |
| 2．3 新的客户满意度测评模型 | 第18-23页 |
| 2．3．1 客户满意测评结构理论模型 | 第19页 |
| 2．3．2 客户满意度各变量描述 | 第19-23页 |
| 2．3．2．1 顾客期望 | 第19页 |
| 2．3．2．2 顾客感知质量 | 第19-20页 |
| 2．3．2．3 顾客感知价值 | 第20-21页 |
| 2．3．2．4 服务公平性 | 第21页 |
| 2．3．2．5 信息对称度 | 第21-23页 |
| 第三章 顾客满意度人工神经网络测评模型的构建 | 第23-36页 |
| 3．1 神经元模型 | 第23-27页 |
| 3．1．1 生物神经元模型 | 第23-24页 |
| 3．1．2 神经元的数学模型 | 第24-25页 |
| 3．1．3 神经网络三大要素 | 第25-27页 |
| 3．2 自组织特征映射神经网络 | 第27-30页 |
| 3．2．1 Kohonen网络的生物学基础 | 第27页 |
| 3．2．2 神经元的侧向交互原理 | 第27-29页 |
| 3．2．3 Kohonen网络的拓扑结构 | 第29-30页 |
| 3．3 顾客满意度Kohonen自组织特征映射网络模型 | 第30-36页 |
| 3．3．1 Kohonen模型的学习算法 | 第31-34页 |
| 3．3．2 Kohonen模型学习具体步骤 | 第34-36页 |
| 第四章 顾客满意度测评模型系统实现 | 第36-55页 |
| 4．1 需求分析 | 第36-37页 |
| 4．2 功能模块设计 | 第37-49页 |
| 4．2．1 设计模式 | 第37-40页 |
| 4．2．2 数据准备模块 | 第40-42页 |
| 4．2．3 统计分析模块 | 第42-43页 |
| 4．2．4 建立模型模块 | 第43-47页 |
| 4．2．4．1 样本训练 | 第43-45页 |
| 4．2．4．2 样本测试 | 第45-47页 |
| 4．2．5 因素分析模块与顾客满意度预测 | 第47-49页 |
| 4．3 测评结果分析 | 第49-55页 |
| 4．3．1 数据说明 | 第49页 |
| 4．3．2 满意度训练测试结果分析 | 第49-51页 |
| 4．3．3 各变量因素特性分析 | 第51-55页 |
| 第五章结论 | 第55-57页 |
| 5．1 总结 | 第55页 |
| 5．2 不足与改进 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录A 攻读学位期间发表论文目录 | 第62-63页 |
| 附录B 顾客满意调查问卷 | 第63-68页 |