| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·供应链风险管理研究现状 | 第8-10页 |
| ·机器智能维护系统研究现状 | 第10-11页 |
| ·供应链风险智能维护系统研究现状 | 第11-12页 |
| ·本论文研究的主要内容和结构框架 62 基础理论研究 | 第12-14页 |
| 2 基础理论研究 | 第14-23页 |
| ·供应链风险的基础理论研究 | 第14-16页 |
| ·供应链风险的内涵 | 第14页 |
| ·供应链风险的分类 | 第14-15页 |
| ·供应链风险的特征 | 第15-16页 |
| ·机器智能维护系统的基础理论研究 | 第16-18页 |
| ·机器智能维护系统的框架结构 | 第17-18页 |
| ·机器智能维护系统各环节的相关基础理论 | 第18页 |
| ·供应链风险与机器故障维护的比较研究 | 第18-23页 |
| ·机器故障维护的发展与现状 | 第19-20页 |
| ·供应链风险维护的发展与现状 | 第20页 |
| ·供应链风险与机器设备维护的相似性比较 | 第20-23页 |
| 3 供应链风险智能维护系统的框架结构及核心环节 | 第23-32页 |
| ·供应链风险智能维护系统的结构框架 | 第23-24页 |
| ·供应链风险智能维护系统的核心环节 | 第24-29页 |
| ·数据收集 | 第25-26页 |
| ·特征提取 | 第26-27页 |
| ·风险诊断 | 第27-28页 |
| ·评估决策 | 第28-29页 |
| ·常用的特征提取方法 | 第29-32页 |
| ·机器故障特征提取方法 | 第29-30页 |
| ·供应链风险特征提取方法 | 第30-32页 |
| 4 供应链风险的特征提取问题研究 | 第32-42页 |
| ·基于智能维护的供应链风险特征分析 | 第32-33页 |
| ·可控性供应链风险的数据性特点 | 第32-33页 |
| ·供应链数据型风险特征的分类 | 第33页 |
| ·风险特征指标的选取 | 第33-35页 |
| ·风险特征的生成 | 第35-37页 |
| ·基于模糊综合评价的特征生成 | 第35-36页 |
| ·基于时频分析的特征生成 | 第36-37页 |
| ·基于灰色关联聚类法的风险特征提取 | 第37-41页 |
| ·特征提取的相关方法 | 第37页 |
| ·灰色系统理论 | 第37-39页 |
| ·灰色关联度的计算 | 第39页 |
| ·灰色关联聚类法 | 第39-41页 |
| ·关于风险诊断与评估决策问题的解释 | 第41-42页 |
| 5 实例研究 | 第42-48页 |
| ·特征数据的选择与处理 | 第42-43页 |
| ·供应链风险特征的提取 | 第43-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读学位期间发表文章 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间参与项目 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |