| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·选题的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·选题的背景 | 第9页 |
| ·选题的意义 | 第9-10页 |
| ·文件描述 | 第10-14页 |
| ·神经网络研究综述 | 第10-13页 |
| ·遗传算法研究综述 | 第13-14页 |
| ·本文研究的内容和方法 | 第14-15页 |
| ·本文结构和内容概述 | 第15-16页 |
| 2 BP神经网络与遗传算法的详细设计 | 第16-31页 |
| ·BP神经网络详细设计 | 第16-22页 |
| ·BP神经网络层次模型设计 | 第16-17页 |
| ·隐含层神经元数的设定 | 第17-18页 |
| ·转移函数的设定 | 第18-20页 |
| ·权值初始化方式的设定 | 第20页 |
| ·一些控制参数的设定 | 第20-22页 |
| ·遗传算法的详细设计 | 第22-31页 |
| ·编码策略 | 第22-24页 |
| ·选择运算 | 第24页 |
| ·交叉运算 | 第24-27页 |
| ·变异运算 | 第27-28页 |
| ·适应度函数的选取 | 第28-29页 |
| ·一些控制参数的设定 | 第29-31页 |
| 3 遗传算法优化BP神经网络的原理及步骤 | 第31-35页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络的算法原理 | 第31-32页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络的步骤 | 第32-35页 |
| 4 我国软件外包服务业竞争力评价指标体系 | 第35-44页 |
| ·我国软件外包服务业评价指标体系及学习样本的建立 | 第35-37页 |
| ·我国软件外包服务业竞争力评价指标体系的构建 | 第35-36页 |
| ·样本取样 | 第36-37页 |
| ·算法设计 | 第37页 |
| ·基于改进神经网络的软件外包服务业竞争力评价系统的建立 | 第37-38页 |
| ·模型的建立 | 第38-44页 |
| ·问题描述及模型处理 | 第38-39页 |
| ·数据的预处理 | 第39-40页 |
| ·神经网络参数设置 | 第40-41页 |
| ·遗传算法参数设置 | 第41-44页 |
| 5 评价模型能力验证 | 第44-53页 |
| ·模型预测 | 第44-51页 |
| ·matlab软件介绍 | 第44页 |
| ·BP神经网络的预测结果 | 第44-47页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络的训练结果 | 第47-51页 |
| ·评价结果分析 | 第51-53页 |
| 6 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·本文研究的主要结论 | 第53-54页 |
| ·进一步的研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 后记 | 第57-58页 |