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制造业供应链系统可靠性分析及模式识别

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 问题的提出及研究背景第10-11页
    1.2 供应链可靠性和故障诊断国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 供应链可靠性国内外研究现状第11-12页
        1.2.2 供应链故障诊断国内外研究现状第12-13页
    1.3 研究目的及研究意义第13-14页
    1.4 研究内容及研究技术路线第14-15页
        1.4.1 研究内容第14-15页
        1.4.2 研究技术线路图第15页
    1.5 本章小结第15-16页
第2章 供应链可靠性及故障诊断基本理论第16-24页
    2.1 供应链管理基本理论第16-17页
        2.1.1 供应链管理的发展第16-17页
    2.2 供应链主要研究内容及模型第17-20页
        2.2.1 供应链内涵研究内容第17-18页
        2.2.2 供应链外延研究内容第18-19页
        2.2.3 供应链系统模型结构分类第19-20页
    2.3 可靠性基本理论第20页
    2.4 供应链可靠性主要研究方法第20-21页
    2.5 故障分析基本理论第21-23页
        2.5.1 故障分析研究主要方法第22页
        2.5.2 可修复供应链故障分析第22-23页
    2.6 本章小结第23-24页
第3章 供应链可靠性影响因素分析第24-33页
    3.1 制造业供应链系统建模第24-25页
        3.1.1 制造业供应链运作子系统第24-25页
    3.2 制造业供应链可靠性影响因素分析第25-30页
        3.2.1 人的因素第27页
        3.2.2 供应链运行内部因素第27-29页
        3.2.3 环境因素第29-30页
    3.3 制造业供应链可靠性影响因素量化第30-32页
        3.3.1 可靠性指标分析及其量化第30-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第4章 供应链系统可靠性研究第33-48页
    4.1 故障树基本理论第33-35页
        4.1.1 故障树分析相关符号概念第33-34页
        4.1.2 故障树结构状态数学表达式第34页
        4.1.3 故障树分析基本步骤第34-35页
    4.2 基于故障树的供应链故障分析第35-40页
        4.2.1 制造业供应链故障树建模第35-38页
        4.2.2 制造业供应链故障树定性分析第38-40页
    4.3 基于马尔科夫的制造业供应链可靠性分析第40-45页
        4.3.1 制造业供应链模型及基本假设第40页
        4.3.2 制造企业为核心的四级串联供应链可靠性分析第40-42页
        4.3.3 制造企业库存可靠性分析第42-44页
        4.3.4 安全库存量计算第44-45页
    4.4 案例应用第45-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第5章 制造业供应链可靠性评价第48-66页
    5.1 神经网络概述第48-51页
        5.1.1 人工智能神经网络起源第48-49页
        5.1.2 神经网络数学模型第49-50页
        5.1.3 神经网络结构类型第50-51页
    5.2 神经网络各算法分类第51-53页
        5.2.1 传统故障诊断和神经网络诊断差异第52-53页
    5.3 基于BP神经网络的制造业供应链可靠性诊断算例分析第53-58页
        5.3.1 BP神经网络设计第53-56页
        5.3.2 基于BP神经网络制造业供应链可靠性评价模型结构第56页
        5.3.3 基于BP神经网络训练与测试第56-58页
    5.4 数据处理和网络模型设计第58-60页
        5.4.1 BP神经网络输入数据处理第58-60页
        5.4.2 BP神经网络模型设计第60页
    5.5 BP神经网络模型训练与仿真第60-65页
        5.5.1 神经网络模型训练第60-63页
        5.5.2 神经网络仿真第63-64页
        5.5.3 BP神经网络仿真结果分析第64-65页
    5.6 本章小结第65-66页
总结与展望第66-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-72页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第72页

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