基于BP神经网络和证据理论的煤矿生产物流系统评价
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外文献综述 | 第13-16页 |
| ·国外文献综述 | 第13-14页 |
| ·国内文献综述 | 第14-16页 |
| ·论文的研究内容及结构安排 | 第16-19页 |
| ·研究目的 | 第16页 |
| ·研究内容和结构安排 | 第16-18页 |
| ·论文的研究思路和路线 | 第18-19页 |
| ·论文的创新点 | 第19-20页 |
| 2 相关理论与方法 | 第20-25页 |
| ·论文所用评价方法综述 | 第20-24页 |
| ·物流系统评价方法研究现状分析 | 第20-21页 |
| ·评价方法简介 | 第21-22页 |
| ·评价方法的比较分析 | 第22-24页 |
| ·论文采用的评价方法 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 煤矿生产物流系统分析 | 第25-32页 |
| ·物流基础理论分析 | 第25-27页 |
| ·煤矿物流系统分析 | 第27-30页 |
| ·煤矿物流的内涵 | 第27-28页 |
| ·煤矿物流系统分类 | 第28-29页 |
| ·煤矿生产物流系统内涵 | 第29页 |
| ·煤矿生产物流系统的结构分析 | 第29-30页 |
| ·我国煤矿生产物流发展现状及存在问题 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 煤矿生产物流系统评价指标体系的构建 | 第32-38页 |
| ·煤矿生产物流系统关键影响因素分析 | 第32-34页 |
| ·煤矿生产物流系统的总体特点 | 第32-33页 |
| ·煤矿生产物流系统关键影响因素分析 | 第33-34页 |
| ·评价指标体系的建立 | 第34-37页 |
| ·指标体系的构建原则 | 第35页 |
| ·评价指标的选取方法 | 第35-36页 |
| ·论文建立的评价指标体系 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 基于证据理论和神经网络的评价模型的建立 | 第38-45页 |
| ·证据理论概述 | 第38-40页 |
| ·D-S证据理论基本概念 | 第38-40页 |
| ·Dempster合成规则 | 第40页 |
| ·神经网络理论概述 | 第40-43页 |
| ·人工神经网络理论 | 第40-41页 |
| ·BP神经网络结构 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络的计算流程 | 第42-43页 |
| ·基于证据理论和神经网络的评价模型 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 6 实证研究 | 第45-59页 |
| ·案例选取与数据资料的获取 | 第45-49页 |
| ·企业背景资料 | 第45页 |
| ·数据资料的获取与初步处理 | 第45-47页 |
| ·指标值的归一化处理 | 第47-49页 |
| ·基于证据理论和神经网路的煤矿生产物流系统评价 | 第49-56页 |
| ·BP神经网络参数的选定 | 第49-50页 |
| ·训练样本等级的划分 | 第50页 |
| ·运用BP神经网络对数据进行训练 | 第50-53页 |
| ·对输出结果进行D-S数据融合 | 第53-55页 |
| ·评价结果分析 | 第55-56页 |
| ·关于煤矿生产物流系统优化及改善的建议 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 7 研究总结与展望 | 第59-61页 |
| ·研究总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第66-67页 |
| 个人简历 | 第66页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第66页 |
| 参加项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
