基于SWOT的智能型动态战略决策支持系统研究
| 摘 要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-38页 |
| ·问题的提出与背景 | 第9-12页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第12-14页 |
| ·相关研究领域文献综述 | 第14-35页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第35-38页 |
| 2 SIDSDSS构建的理论基础 | 第38-52页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·战略决策问题层次分解思想 | 第39-42页 |
| ·定性模型和定量模型的集成模式 | 第42-46页 |
| ·基于定性推理的DSS结构 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 3 基于SWOT的双约束战略决策模型设计 | 第52-75页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·双因素战略决策模型的构建 | 第52-68页 |
| ·战略确定方法 | 第68-70页 |
| ·SWOT分析的理性化思路 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 4 集成式SDRSDM影响因素的定价 | 第75-86页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·集成定性和定量信息的影响因素分值确定 | 第75-77页 |
| ·集成式影响因素权系数赋值方法 | 第77-85页 |
| ·本章小节 | 第85-86页 |
| 5 SDRSDM求解的知识表示及推理算法 | 第86-96页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·SDRSDM求解的知识表示及知识生成 | 第86-91页 |
| ·SDRSDM的推理求解算法 | 第91-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 6 基于人工神经网络的SDRSDM学习机制 | 第96-104页 |
| ·引言 | 第96页 |
| ·人工神经网络 | 第96-98页 |
| ·ANN用于SDRSDM学习的基本原理 | 第98-103页 |
| ·人工神经网络综合评价模型的讨论 | 第103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 7 基于SWOT的智能型动态战略决策支持系统 | 第104-118页 |
| ·引言 | 第104页 |
| ·SIDSDSS的设计原理和要求 | 第104-105页 |
| ·SIDSDSS框架结构、功能特点 | 第105-112页 |
| ·系统实现的关键技术 | 第112-114页 |
| ·系统开发实例 | 第114-117页 |
| ·本章小节 | 第117-118页 |
| 8 研究结论与展望 | 第118-120页 |
| ·全文总结 | 第118-119页 |
| ·研究展望 | 第119-120页 |
| 致 谢 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-128页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第128-129页 |
| 附录2 攻读博士期间参与的科研项目 | 第129页 |
