| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-28页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第14-23页 |
| ·供应商评价指标体系研究 | 第14-19页 |
| ·供应商选择方法研究综述 | 第19-23页 |
| ·研究内容和方法 | 第23-26页 |
| ·研究内容 | 第23-24页 |
| ·研究方法 | 第24-26页 |
| ·本文的研究路线和结构 | 第26-28页 |
| ·研究路线 | 第26-27页 |
| ·研究结构 | 第27-28页 |
| 第2章 理论基础及纺机制造企业供应商特点分析 | 第28-41页 |
| ·模糊理论 | 第28-32页 |
| ·模糊集合 | 第28-29页 |
| ·隶属函数 | 第29-31页 |
| ·模糊系统 | 第31-32页 |
| ·BP神经网络 | 第32-35页 |
| ·BP神经网络的特点 | 第32页 |
| ·BP神经网络的结构设计 | 第32-34页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第34-35页 |
| ·纺机行业特点分析 | 第35-38页 |
| ·纺机行业供应商特点分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 纺机制造企业供应商选择评价体系构建 | 第41-76页 |
| ·纺机制造企业供应商评价指标体系设计的原则与流程 | 第41-46页 |
| ·纺机制造企业供应商评价指标设计的原则 | 第41-42页 |
| ·纺机制造企业供应商选择的原则 | 第42-45页 |
| ·评价指标体系设计的流程 | 第45-46页 |
| ·纺机制造企业供应商评价指标的问卷调查与统计分析 | 第46-57页 |
| ·调查问卷的设计 | 第46-47页 |
| ·调查对象的选择 | 第47-48页 |
| ·描述性统计分析 | 第48-49页 |
| ·效度检验 | 第49-55页 |
| ·信度检验 | 第55-57页 |
| ·纺机制造企业供应商评价指标体系的建立 | 第57-58页 |
| ·指标分析及量化处理 | 第58-75页 |
| ·产品竞争力 | 第59-62页 |
| ·企业环保性水平 | 第62-64页 |
| ·企业生产水平 | 第64-66页 |
| ·企业经营水平 | 第66-67页 |
| ·企业信息化水平 | 第67-69页 |
| ·企业合作能力 | 第69-71页 |
| ·服务水平 | 第71-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第4章 基于模糊神经网络的纺机制造企业供应商评价模型 | 第76-89页 |
| ·模糊神经网络的优点 | 第76-78页 |
| ·基于模糊神经网络的评价模型的建立 | 第78-82页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第78-80页 |
| ·模糊神经网络的设计 | 第80-82页 |
| ·模糊神经网络的训练与测试 | 第82-88页 |
| ·模糊神经网络的训练 | 第82-86页 |
| ·模糊神经网络的测试 | 第86-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 案例分析 | 第89-100页 |
| ·公司供应商评价管理现状 | 第89-91页 |
| ·供应商数据收集与处理 | 第91-95页 |
| ·模糊神经网络的应用 | 第95-96页 |
| ·评价结果及分析 | 第96-97页 |
| ·实施模糊神经网络评价模型的对策和建议 | 第97-99页 |
| ·提高评价人员的技术水平 | 第97页 |
| ·加强管理人员的决策能力 | 第97-98页 |
| ·重视对预测结果的评价判断 | 第98-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 第6章 总结与展望 | 第100-103页 |
| ·研究总结 | 第100-102页 |
| ·研究展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-110页 |
| 附录 | 第110-114页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |