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创新型中小企业绩效评价体系研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究目的及意义第12-13页
        1.2.1 研究目的第12页
        1.2.2 研究意义第12-13页
    1.3 国内外研究现状及其评述第13-15页
        1.3.1 国外研究现状第13-14页
        1.3.2 国内研究现状第14-15页
        1.3.3 国内外研究评述第15页
    1.4 主要研究内容及研究方法第15-16页
        1.4.1 主要研究内容第15页
        1.4.2 研究方法第15-16页
    1.5 技术路线第16-18页
第2章 创新型中小企业绩效评价体系问题分析第18-25页
    2.1 核心概念的界定第18-20页
        2.1.1 创新型中小企业的界定第18-19页
        2.1.2 创新型中小企业特征分析第19-20页
        2.1.3 绩效评价体系的界定第20页
    2.2 创新型中小企业的发展及其绩效评价体系的现状第20-22页
        2.2.1 创新型中小企业的发展现状第20-21页
        2.2.2 创新型中小企业绩效评价体系的现状第21-22页
    2.3 创新型中小企业绩效评价体系存在的问题分析第22-24页
        2.3.1 创新型中小企业绩效评价指标体系存在的问题第22-23页
        2.3.2 评价方法存在的问题第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 创新型中小企业绩效评价指标体系的构建第25-36页
    3.1 评价主体和目的第25页
    3.2 绩效评价指标体系设计原则第25-27页
    3.3 绩效评价指标体系的设计方法第27-29页
        3.3.1 经济附加值第27页
        3.3.2 平衡计分卡第27-29页
    3.4 绩效评价指标的选取第29-35页
        3.4.1 价值创造能力指标第29-31页
        3.4.2 综合能力财务指标第31-33页
        3.4.3 持续创新保持能力指标第33-34页
        3.4.4 学习与成长能力指标第34-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第4章 创新型中小企业绩效评价方法的设计第36-53页
    4.1 绩效评价方法及样本选择的确定第36-41页
        4.1.1 现有多指标综合评价方法第36-39页
        4.1.2 BP 神经网络方法的比较优势第39-41页
        4.1.3 样本的选择第41页
    4.2 BP 神经网络及 LM 算法改进第41-47页
        4.2.1 BP 神经网络的基本原理及算法第41-45页
        4.2.2 BP 神经网络的 LM 算法改进第45-47页
    4.3 改进算法的 BP 神经网络模型设计第47-49页
        4.3.1 指标标准化第47-48页
        4.3.2 BP 神经网络模型各层节点设置第48页
        4.3.3 改进 BP 神经网络模型训练参数设置第48-49页
    4.4 基于 MATLAB7.0 软件的网络模型仿真第49-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第5章 实证分析第53-59页
    5.1 案例企业简介及现状第53页
    5.2 案例企业绩效评价体系的构建第53-57页
        5.2.1 指标数据的计算第53-56页
        5.2.2 网络仿真和测试第56-57页
    5.3 案例企业评价结果分析第57-58页
    5.4 本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-63页
攻读硕士期间发表的学术论文第63-64页
致谢第64页

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