| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第10页 |
| 1.4 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.5 全文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关工作研究 | 第12-21页 |
| 2.1 软件工程方法研究 | 第12-13页 |
| 2.1.1 软件生命周期 | 第12页 |
| 2.1.2 软件过程模型 | 第12-13页 |
| 2.2 综合评价理论研究 | 第13-15页 |
| 2.2.1 综合评价基本过程 | 第13-14页 |
| 2.2.2 综合评价方法比较 | 第14-15页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第15-18页 |
| 2.3.1 BP神经网络原理 | 第15-16页 |
| 2.3.2 BP神经网络学习过程 | 第16-18页 |
| 2.4 遗传算法 | 第18-20页 |
| 2.4.1 遗传算法原理 | 第18-19页 |
| 2.4.2 遗传算法流程 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 IMPGA-BP评价方法的设计与实现 | 第21-32页 |
| 3.1 铝电解生产关键指标建立需求分析 | 第21-24页 |
| 3.1.1 铝电解生产关键指标建立原则 | 第21-22页 |
| 3.1.2 铝电解生产关键指标建立过程分析 | 第22-24页 |
| 3.1.3 铝电解生产关键指标特点 | 第24页 |
| 3.2 遗传算法优化设计 | 第24-29页 |
| 3.2.1 种群设定 | 第24页 |
| 3.2.2 适应度函数设计 | 第24-25页 |
| 3.2.3 遗传算子设计 | 第25-26页 |
| 3.2.4 算法流程及步骤 | 第26-28页 |
| 3.2.5 算法描述 | 第28-29页 |
| 3.3 IMPGA-BP评价方法的实现 | 第29-31页 |
| 3.3.1 IMPGA-BP实现步骤 | 第29-30页 |
| 3.3.2 IMPGA-BP实验分析 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 IMPGA-BP评价方法对比及测试 | 第32-43页 |
| 4.1 IMPGA-BP与熵权法和距离综合评价法的对比 | 第32-35页 |
| 4.1.1 方法理论比较 | 第32页 |
| 4.1.2 实验结果分析 | 第32-35页 |
| 4.2 IMPGA-BP与BP评价法的对比 | 第35-38页 |
| 4.2.1 优缺点分析 | 第35页 |
| 4.2.2 BP应用结果分析 | 第35-38页 |
| 4.3 IMPGA-BP与GA-BP评价法的对比 | 第38-42页 |
| 4.3.1 优缺点分析 | 第38页 |
| 4.3.2 GA-BP应用结果分析 | 第38-41页 |
| 4.3.3 GA-BP与IMPGA-BP应用结果对比 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 铝电解对标管理评价系统的设计与实现 | 第43-57页 |
| 5.1 基于功能增量迭代的系统开发过程 | 第43-44页 |
| 5.2 系统需求分析 | 第44-45页 |
| 5.3 系统总体设计 | 第45-46页 |
| 5.3.1 系统设计原则 | 第45页 |
| 5.3.2 系统功能设计 | 第45-46页 |
| 5.4 系统详细设计 | 第46-49页 |
| 5.4.1 系统架构设计 | 第46-48页 |
| 5.4.2 数据库设计 | 第48-49页 |
| 5.5 系统主要功能实现与成果展示 | 第49-56页 |
| 5.5.1 动态对标模块的实现 | 第49-51页 |
| 5.5.2 对标指标评价模块的实现 | 第51-54页 |
| 5.5.3 其它功能模块的实现 | 第54-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结和展望 | 第57-58页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |