| 第一章 绪论 | 第1-34页 |
| ·质量改进理论与应用研究现状及文献综述 | 第10-13页 |
| ·顾客关系管理理论研究现状及文献综述 | 第13-15页 |
| ·质量改进与顾客的相互关系研究综述 | 第15-17页 |
| ·我国制造业质量改进与顾客之间关系现状分析 | 第17-20页 |
| ·关于制造业质量改进与顾客的关系之现状的抽样调查 | 第17-19页 |
| ·对抽样调查结果的归纳、分析 | 第19-20页 |
| ·互动机制定义的提出及可行性研究 | 第20-29页 |
| ·互动机制定义的提出 | 第20-22页 |
| ·质量改进与顾客互动机制的理论内涵 | 第22-25页 |
| ·企业建立互动机制的可行性研究 | 第25-29页 |
| ·本论文的研究目的和意义 | 第29-31页 |
| ·研究目的和意义 | 第29-30页 |
| ·主要创新 | 第30-31页 |
| ·本论文的研究内容和技术路线 | 第31-34页 |
| ·研究内容 | 第31-32页 |
| ·技术路线 | 第32-34页 |
| 第二章 面向简单线性系统的质量改进与顾客互动机制 | 第34-50页 |
| ·面向简单线性系统的互动机制模型的提出 | 第34-35页 |
| ·转换子模型的建立 | 第35-41页 |
| ·将顾客需求转换为工程特征的转换子模型 | 第35-40页 |
| ·将工程特征转换为顾客需求的转换子模型 | 第40-41页 |
| ·质量改进子模型的建立 | 第41-42页 |
| ·反馈子模型的建立 | 第42-46页 |
| ·工程特征评价矩阵的建立 | 第42-43页 |
| ·顾客需求评价矩阵的模糊性研究 | 第43-45页 |
| ·反馈子模型的数学模型 | 第45-46页 |
| ·面向简单线性系统的互动机制数学模型及实证研究 | 第46-48页 |
| ·面向简单线性系统的互动机制数学模型的建立 | 第46页 |
| ·面向简单线性系统的互动机制数学模型的实证研究 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第三章 面向复杂非线性系统的质量改进与顾客互动机制 | 第50-74页 |
| ·互动机制的复杂性研究 | 第50-57页 |
| ·互动机制复杂性的定义 | 第50页 |
| ·互动机制复杂性的表现方式 | 第50-52页 |
| ·熵理论及应用熵理论对互动机制复杂性定量分析 | 第52-57页 |
| ·互动机制的非线性研究 | 第57-63页 |
| ·互动机制的非线性背景 | 第57-58页 |
| ·互动机制的非线性特性的判定 | 第58-63页 |
| ·面向复杂非线性系统的互动机制的提出 | 第63-65页 |
| ·基于神经网络的面向复杂非线性系统的互动机制模型 | 第65-71页 |
| ·神经网络理论及其研究现状 | 第65-67页 |
| ·基于小波网络的BP 算法改进研究 | 第67-70页 |
| ·基于神经网络的面向复杂非线性系统的互动机制模型 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-74页 |
| 第四章 基于神经网络和混沌理论的互动机制预测输入子系统 | 第74-88页 |
| ·预测在互动机制中的意义 | 第74页 |
| ·互动机制预测的途径 | 第74-77页 |
| ·时间序列预测的方法及其研究现状 | 第75页 |
| ·互动机制预测的非线性预测途径 | 第75-77页 |
| ·基于小波神经网络的互动机制需求非线性组合预测方法 | 第77-80页 |
| ·非线性组合预测方法 | 第77页 |
| ·基于小波神经网络的非线性预测方法 | 第77-78页 |
| ·基于小波神经网络的互动机制非线性组合预测方法 | 第78-80页 |
| ·基于混沌理论的互动机制需求预测方法 | 第80-84页 |
| ·互动机制的混沌性研究 | 第80-81页 |
| ·基于混沌理论的互动机制需求预测方法 | 第81-84页 |
| ·基于神经网络和混沌理论结合的互动机制预测输入子系统建立 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第五章 基于神经网络和遗传算法的互动机制优化及控制子系统 | 第88-108页 |
| ·神经网络在系统优化和控制中的应用 | 第88-91页 |
| ·互动机制的系统优化和控制 | 第88-89页 |
| ·神经网络在互动机制的系统优化中的应用 | 第89-90页 |
| ·神经网络在互动机制的系统控制中的应用 | 第90-91页 |
| ·遗传算法理论及其在系统优化中的应用 | 第91-94页 |
| ·遗传算法理论及其研究现状 | 第91-92页 |
| ·遗传算法理论在互动机制系统优化中的应用 | 第92-94页 |
| ·基于小波神经网络模型的遗传算法互动机制优化方法 | 第94-100页 |
| ·基于小波神经网络模型的遗传算法互动机制优化方法的提出 | 第94页 |
| ·基于小波神经网络的互动机制静态系统辨识建模 | 第94-98页 |
| ·基于小波神经网络模型的遗传算法互动机制优化方法 | 第98-100页 |
| ·基于小波神经网络的互动机制系统自适应控制 | 第100-104页 |
| ·基于小波神经网络的互动机制动态系统辨识建模 | 第100-102页 |
| ·基于小波神经网络的互动机制系统间接自适应控制 | 第102-104页 |
| ·基于神经网络和遗传算法结合的互动机制优化及控制子系统的建立 | 第104-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 第六章 基于神经网络和专家系统的互动机制决策输出子系统 | 第108-124页 |
| ·互动机制决策输出子系统的提出 | 第108-109页 |
| ·互动机制决策输出子系统的提出 | 第108页 |
| ·互动机制决策输出子系统的特性和功能 | 第108-109页 |
| ·专家系统理论及与人工神经网络的比较 | 第109-111页 |
| ·专家系统理论及其研究现状 | 第109-110页 |
| ·应用于互动机制的专家系统结构图 | 第110-111页 |
| ·专家系统与神经网络的比较 | 第111页 |
| ·基于神经网络与专家系统集成的互动机制决策输出子系统的建立.. | 第111-116页 |
| ·神经网络与专家系统的集成 | 第111-112页 |
| ·基于神经网络与专家系统集成的互动机制决策输出子系统的建立 | 第112-116页 |
| ·基于神经网络与专家系统集成的互动机制决策输出子系统主要功能块的探讨 | 第116-122页 |
| ·基于小波网络的混合系统神经网络块的建立 | 第116-121页 |
| ·其他一些混合系统功能块的建立 | 第121-122页 |
| ·本章小结 | 第122-124页 |
| 第七章 面向复杂非线性系统的质量改进与顾客互动机制的建立和实证研究 | 第124-160页 |
| ·面向复杂非线性系统的质量改进与顾客互动机制的建立 | 第124-126页 |
| ·面向复杂非线性系统的互动机制的框架及概念 | 第124-125页 |
| ·面向复杂非线性系统的互动机制的数学模型 | 第125-126页 |
| ·面向复杂非线性系统的质量改进与顾客互动机制的实证研究 | 第126-133页 |
| ·互动机制的复杂性、非线性判定及选择 | 第126-127页 |
| ·面向复杂非线性系统的互动机制预测输入子系统的建立.. | 第127-129页 |
| ·面向复杂非线性系统的互动机制优化及控制子系统的建立 | 第129-131页 |
| ·面向复杂非线性系统的互动机制决策输出子系统的建立.. | 第131-133页 |
| ·建立面向复杂非线性系统的互动机制的流程图 | 第133页 |
| ·一种基于 QFD 的质量改进与顾客互动机制研究 | 第133-144页 |
| ·用于实现互动机制的质量屋模型 | 第135页 |
| ·用于实现互动机制的QFD 模式 | 第135-136页 |
| ·顾客需求的瀑布式分解过程 | 第136-138页 |
| ·互动质量屋 | 第138-139页 |
| ·互动质量屋的简化 | 第139-140页 |
| ·基于QFD 的分析和决策 | 第140-142页 |
| ·基于QFD 的质量改进与顾客互动机制模型 | 第142页 |
| ·基于QFD 的质量改进与顾客互动机制模型的实证研究 | 第142-144页 |
| ·质量改进与顾客互动机制的实施战略和相关策略之探讨 | 第144-158页 |
| ·“五结合”原则 | 第144-147页 |
| ·企业建立和实施质量改进与顾客互动机制的战略和过程 | 第147-153页 |
| ·企业建立和实施质量改进与顾客互动机制的具体策略 | 第153-155页 |
| ·企业建立质量改进与顾客互动机制的意义 | 第155-158页 |
| ·本章小结 | 第158-160页 |
| 第八章 结论与展望 | 第160-166页 |
| ·结论 | 第160-162页 |
| ·展望 | 第162-166页 |
| 参考文献 | 第166-176页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第176-178页 |
| 致谢 | 第178页 |
