| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究的背景与意义 | 第7-8页 |
| ·信息融合技术及其研究现状 | 第8-11页 |
| ·信息融合技术的形成与发展 | 第8页 |
| ·信息融合的基本理论 | 第8-11页 |
| ·企业预警的研究 | 第11-14页 |
| ·企业预警的研究动态 | 第11-12页 |
| ·平衡计分卡理论的研究动态 | 第12-13页 |
| ·企预警与平衡计分卡 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 基于平衡计分卡的预警指标体系 | 第15-26页 |
| ·平衡计分卡的角度选择 | 第15-16页 |
| ·平衡计分卡的指标体系设计 | 第16-22页 |
| ·指标设计的原则 | 第16-17页 |
| ·财务角度指标设计 | 第17-18页 |
| ·客户角度指标设计 | 第18-19页 |
| ·内部经营过程方面 | 第19-20页 |
| ·学习和成长方面 | 第20-22页 |
| ·定性定量相结合的量化过程 | 第22-26页 |
| ·指标权重的确定 | 第22-23页 |
| ·指标信息的量化 | 第23-25页 |
| ·预警等级的转化 | 第25-26页 |
| 第3章 基于信息融合技术的预警模型 | 第26-43页 |
| ·基于BP神经网络的预警模型 | 第26-32页 |
| ·神经网络的功能和特点 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络的数学模型 | 第27-30页 |
| ·基于BP神经网络的预警模型 | 第30-32页 |
| ·基于D-S证据理论的预警模型 | 第32-40页 |
| ·证据理论的基本概念 | 第32-36页 |
| ·证据理论合成法则 | 第36-38页 |
| ·基于证据理论的预警模型 | 第38-40页 |
| ·神经网络与证据理论相结合的融合算法 | 第40-43页 |
| ·算法描述 | 第40-41页 |
| ·仿真与结果比较分析 | 第41-43页 |
| 第4章 企业预警系统的实现 | 第43-59页 |
| ·系统的设计要求 | 第43页 |
| ·C++Builder与MATLAB混合编程 | 第43-48页 |
| ·高级语言与MATLAB混合编程 | 第43-46页 |
| ·MATLAB引擎库函数 | 第46页 |
| ·C++Builder调用MATLAB工具箱 | 第46-48页 |
| ·C++Builder访问数据库技术 | 第48-55页 |
| ·数据库概要 | 第48-50页 |
| ·SQL Server 2000的配置 | 第50-52页 |
| ·利用ADO技术访问SQL Server 2000 | 第52-55页 |
| ·预警系统软件的开发 | 第55-59页 |
| ·系统需求分析 | 第55-56页 |
| ·软件的主要功能 | 第56-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第65页 |