| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪言 | 第9-17页 |
| ·工程项目投标前期决策简述及其意义 | 第9-10页 |
| ·目前工程项目投标前期决策的分析方法简介 | 第10-11页 |
| ·问题的提出 | 第11-12页 |
| ·人工神经元网络的特性及在施工管理中的应用 | 第12-14页 |
| ·人工神经元网络的特性 | 第12-13页 |
| ·人工神经元网络在施工管理中的应用 | 第13-14页 |
| ·本文的研究目的及内容 | 第14-17页 |
| ·研究的目的 | 第14页 |
| ·研究的内容 | 第14-17页 |
| 2 工程项目招投标相关理论 | 第17-23页 |
| ·工程项目招投标制度 | 第17-21页 |
| ·招投标制度的基本概念 | 第17页 |
| ·招投标制度的发展 | 第17-19页 |
| ·招投标制度的特点及其作用 | 第19-20页 |
| ·招投标方式分类 | 第20-21页 |
| ·工程项目投标的一般程序 | 第21-23页 |
| 3 人工神经元网络基本理论 | 第23-35页 |
| ·人工神经元网络的基本概念 | 第23页 |
| ·人工神经元网络的发展历程 | 第23-25页 |
| ·人工神经元基本模型结构 | 第25-29页 |
| ·人工神经元网络的网络结构 | 第29-32页 |
| ·人工神经元网络的基本工作过程 | 第32页 |
| ·人工神经元网络的学习 | 第32-35页 |
| ·学习方式 | 第33页 |
| ·学习算法简介 | 第33-35页 |
| 4 BP人工神经元网络 | 第35-45页 |
| ·BP人工神经元网络的基本概念 | 第35-36页 |
| ·BP人工神经元网络算法的数学描述 | 第36-38页 |
| ·BP人工神经元网络构建的参数选取 | 第38-40页 |
| ·BP人工神经元网络算法的局限性及改进 | 第40-45页 |
| ·BP算法的局限 | 第40-41页 |
| ·改进的BP算法 | 第41-45页 |
| 5 基于人工神经元网络技术的投标前期决策模型数据处理 | 第45-57页 |
| ·模型构建概述 | 第45-46页 |
| ·输入层数据前处理 | 第46-57页 |
| ·投标前期决策影响因素 | 第46-49页 |
| ·用于人工神经元网络模型的投标前期决策影响因素 | 第49-50页 |
| ·决策影响因素定的量化 | 第50-55页 |
| ·输入数据归一化处理 | 第55-57页 |
| 6 基于人工神经元网络技术的投标前期决策模型的建立 | 第57-85页 |
| ·人工神经元网络模型的初步构建 | 第57-59页 |
| ·网络模型的训练试算及算法比较 | 第59-66页 |
| ·网络学习样本的采集 | 第59-60页 |
| ·网络的训练学习及算法比较 | 第60-66页 |
| ·模型的网络优化 | 第66-76页 |
| ·模型的成型描述 | 第76页 |
| ·计算程序说明及运用界面创建 | 第76-78页 |
| ·工程实例试算演示 | 第78-85页 |
| ·概况描述 | 第78页 |
| ·投标前期决策影响因素量化判定分析 | 第78-84页 |
| ·试算 | 第84-85页 |
| 7 结束语 | 第85-89页 |
| ·本文的主要工作总结和结论 | 第85-86页 |
| ·存在的问题和后续研究工作展望 | 第86-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-94页 |