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基于并行算法的模糊综合评价模型的设计与应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | Abstract | 第7-9页 | | 目录 | 第9-12页 | | Contents | 第12-15页 | | 第一章 绪论 | 第15-21页 | | ·论文的研究背景及意义 | 第15-16页 | | ·国内外同类研究现状概述 | 第16-20页 | | ·综合评价决策模型的研究现状 | 第16-18页 | | ·决策支持系统研究现状 | 第18-20页 | | ·论文的主要内容与结构 | 第20页 | | ·小结 | 第20-21页 | | 第二章 综合评价及决策支持系统的基本理论 | 第21-29页 | | ·综合评价的基本理论 | 第21-24页 | | ·综合评价的基本概念 | 第21页 | | ·综合评价的基本步骤 | 第21-22页 | | ·综合评价的主要方法 | 第22-23页 | | ·综合评价研究的新趋势 | 第23-24页 | | ·决策支持系统的基本理论 | 第24-28页 | | ·决策支持系统的概念 | 第24-25页 | | ·决策支持系统的基本结构 | 第25-27页 | | ·决策支持系统的特点 | 第27-28页 | | ·小结 | 第28-29页 | | 第三章 模糊综合评价、神经网络、遗传算法和并行算法基本理论概述 | 第29-42页 | | ·模糊综合评价法基本理论 | 第29-30页 | | ·模糊综合评价法基本原理 | 第29-30页 | | ·模糊综合评价法的关键技术 | 第30页 | | ·BP神经网络基本理论 | 第30-35页 | | ·BP神经网络原理 | 第31-32页 | | ·BP算法的实现步骤 | 第32-34页 | | ·BP算法的局限性及改进 | 第34-35页 | | ·遗传算法基本理论 | 第35-40页 | | ·遗传算法基本思想 | 第35页 | | ·遗传算法的运行过程 | 第35-37页 | | ·遗传算法的关键实现技术 | 第37-38页 | | ·遗传算法的优缺点及改进 | 第38-40页 | | ·并行算法简介 | 第40-41页 | | ·小结 | 第41-42页 | | 第四章 基于并行遗传神经网络的模糊综合评价模型 | 第42-60页 | | ·模糊综合评价法的基本步骤 | 第42-43页 | | ·模糊层次综合评价模型 | 第43-46页 | | ·模糊权重向量的确定 | 第43-44页 | | ·模糊矩阵的确定 | 第44-46页 | | ·模糊层次综合评价 | 第46页 | | ·基于BP神经网络的模糊综合评价模型 | 第46-48页 | | ·指标的模糊处理 | 第46-47页 | | ·构建BP神经网络结构 | 第47-48页 | | ·神经网络训练算法 | 第48页 | | ·基于遗传神经网络的模糊综合评价模型 | 第48-52页 | | ·遗传算法与神经网络结合 | 第48-49页 | | ·GA-BP算法的思想 | 第49-50页 | | ·GA-BP算法的设计 | 第50-51页 | | ·用MATLAB工具箱实现GA-BP算法 | 第51-52页 | | ·基于并行遗传神经网络的模糊综合评价模型 | 第52-59页 | | ·并行遗传算法 | 第52-55页 | | ·分布式并行遗传算法计算平台的构建 | 第55-59页 | | ·小结 | 第59-60页 | | 第五章 实例分析 | 第60-71页 | | ·指标体系的建立 | 第60页 | | ·数据预处理 | 第60-61页 | | ·基于BP神经网络的企业模糊综合评价 | 第61-64页 | | ·基于遗传神经网络的企业模糊综合评价 | 第64-66页 | | ·基于并行遗传算法的企业模糊综合评价 | 第66-68页 | | ·评价结果比较分析 | 第68-71页 | | 第六章 总结与展望 | 第71-73页 | | ·总结 | 第71页 | | ·研究展望 | 第71-73页 | | 参考文献 | 第73-76页 | | 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76-77页 | | 致谢 | 第77-78页 | | 附录 | 第78-94页 | | 附录1.全球企业100强2010年度数据 | 第78-82页 | | 附录2.全球企业100强2010年度归一化数据 | 第82-86页 | | 附录3.模糊层次综合评价结果 | 第86-89页 | | 附录4.训练样本数据 | 第89-91页 | | 附录5.基于BP神经网络的模糊综合评价结果 | 第91-93页 | | 附录6.基于遗传神经网络的模糊综合评价结果 | 第93-94页 |
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论文编号BS279023，这篇论文共94页
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