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基于贝叶斯网络的R&D项目阶段评价研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-27页
   ·研究背景和意义第11-15页
     ·研究背景第11-14页
     ·研究意义第14-15页
   ·基本概念的界定和说明第15-16页
     ·R&D项目第15页
     ·项目阶段评价第15-16页
   ·国内外研究现状评述第16-25页
     ·项目评价第17-19页
     ·R&D项目评价第19-21页
     ·R&D项目阶段评价第21-22页
     ·贝叶斯网络在项目评价中的应用第22-23页
     ·研究现状的评述第23-25页
   ·主要研究内容和技术路线第25-27页
     ·研究内容第25页
     ·技术路线第25-27页
第二章 相关理论基础第27-45页
   ·贝叶斯网络第27-32页
     ·贝叶斯网络基本概念第27-29页
     ·贝叶斯网络基本原理第29-30页
     ·贝叶斯网络分析第30-32页
   ·可拓学第32-36页
   ·二元语义模糊数第36-39页
   ·资源最优配置理论第39-44页
   ·本章小结第44-45页
第三章 R&D项目阶段评价指标体系的构建第45-67页
   ·R&D项目进行阶段评价的必要性第45-46页
   ·R&D项目阶段评价的特性及存在的主要问题分析第46-50页
     ·R&D项目阶段评价的特性第46-48页
     ·R&D项目阶段评价存在的主要问题第48-50页
   ·R&D项目阶段评价的影响因素第50-52页
   ·R&D项目阶段评价指标体系的构成第52-66页
     ·关键指标第52-62页
     ·衍生指标第62-64页
     ·R&D项目阶段评价指标体系第64-65页
     ·指标体系的合理性和实用性分析第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第四章 R&D项目阶段评价指标体系的贝叶斯网络分析第67-86页
   ·基本思路第67-68页
   ·构建R&D项目阶段评价的贝叶斯网络第68-76页
     ·贝叶斯网络框架第68-70页
     ·扩展贝叶斯网络结构第70-72页
     ·支持向量机模型第72-76页
   ·基于贝叶斯网络的R&D项目阶段质量预报第76-79页
   ·R&D项目阶段的支持向量机模型及灵敏度分析第79-85页
     ·指标的可用性分析第79-80页
     ·指标的数据整理第80-81页
     ·R&D项目阶段评价指标的支持向量机的回归分析第81-84页
     ·支持向量机模型的灵敏度分析第84-85页
   ·本章小结第85-86页
第五章 基于贝叶斯网络的R&D项目阶段评价方法第86-103页
   ·贝叶斯网络在R&D项目阶段评价方法中的适用性分析第86-87页
   ·基于贝叶斯网络的R&D项目可拓阶段评价方法第87-93页
     ·可拓学的引入第87页
     ·基于贝叶斯网络的R&D项目可拓阶段评价模型第87-90页
     ·基于G1—离差最大化法组合赋权方法第90-93页
   ·基于二元语义模糊数的R&D项目阶段评价方法第93-102页
     ·二元语义模糊数与贝叶斯网络的综合应用第93-95页
     ·基于二元语义模糊数的R&D项目阶段评价模型第95-97页
     ·评价方法的计算实例第97-102页
   ·本章小结第102-103页
第六章 实证研究第103-127页
   ·实证样本第103-107页
     ·项目背景第103-105页
     ·项目组织第105-106页
     ·阶段评价时点第106-107页
   ·建立R&D项目阶段评价指标体系第107-108页
   ·贝叶斯网络模型的分析第108-113页
   ·基于贝叶斯网络的项目可拓阶段评价第113-121页
     ·基于G1—离差最大化法组合赋权第113-115页
     ·可拓阶段评价第115-121页
   ·基于二元语义模糊数的项目阶段评价第121-125页
   ·本章小结第125-127页
第七章 结论与展望第127-131页
   ·研究结论第127-129页
     ·论文的主要工作第127-128页
     ·创新点第128-129页
   ·研究展望第129-131页
参考文献第131-146页
附录:R&D项目质量的贝叶斯网络的节点信息表第146-149页
致谢第149-150页
攻读博士学位期间发表的论文及研究成果第150页

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