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基于BP神经网络的互联网企业价值评估研究

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基于BP神经网络的互联网企业价值评估研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
1 绪论第10-14页
  · 研究背景第10页
  · 研究目的和意义第10-11页
    · 研究目的第10-11页
    · 研究意义第11页
  · 研究内容、研究方法与技术路线第11-13页
    · 研究内容第11-12页
    · 研究方法第12页
    · 技术路线第12-13页
  · 论文的创新之处第13-14页
2 相关概念界定和理论基础第14-23页
  · 互联网企业的定义及特点第14-15页
    · 互联网企业的定义第14-15页
    · 互联网企业的特点第15页
  · 互联网企业价值评估的特殊性第15-16页
  · 互联网企业价值评估方法相关研究第16-19页
    · 收益法第16-17页
    · 成本法第17页
    · 市场法第17-18页
    · 其他评估方法第18页
    · 互联网企业价值评估常用方法的局限性第18-19页
  · BP神经网络在评估中的适用性分析第19-23页
    · BP神经网络基本理论第19-20页
    · BP神经网络在评估领域中的应用研究第20-21页
    · BP神经网络在互联网企业价值评估中的适用性第21-23页
3 互联网企业价值的影响因素分析第23-31页
  · 互联网企业价值的来源分析第23-24页
  · 互联网企业价值的形成分析第24-25页
  · 基于互联网企业商业模式的影响因素分析第25-28页
    · 品牌影响力第25页
    · 企业核心战略第25-26页
    · 用户规模以及客户基础第26-27页
    · 设备性能与服务第27页
    · 持续创新能力第27-28页
  · 基于互联网企业盈利模式的影响因素分析第28-29页
    · 经营收入机制第28页
    · 盈利潜力第28-29页
    · 资金与融资能力第29页
  · 互联网企业价值评估指标体系的构建第29-31页
4 BP神经网络在互联网企业价值评估中的实证研究第31-46页
  · BP神经网络评估模型的设计第31-33页
    · 评估模型的结构设计第31页
    · 评估模型中BP算法的优化措施第31-32页
    · 评估模型中的基本函数和参数的确定第32-33页
  · 评估模型在互联网企业中的实证分析第33-44页
    · 微博、途牛和京东的公司概况第33-34页
    · 样本选取和数据来源第34-36页
    · 数据的处理与分析第36-38页
    · 评估模型的训练程序第38-41页
    · 评估模型的训练结果第41-43页
    · 模型仿真及评估结果第43-44页
  · 基于评估模型的变量重要性分析第44-46页
5 结论、建议与展望第46-49页
  · 主要结论第46页
  · 互联网企业价值提升政策性建议第46-47页
  · 研究中存在的不足与展望第47-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-53页
附录一:作者在读期间发表的学术论文第53-54页
附录二:BP神经网络matlab程序第54-62页
附录三:训练样本数据第62-66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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