基于MPGA-ELM的应急供应链供应商评价与选择研究 |
论文目录 | | 摘要 | 第1-6页 | Abstract | 第6-12页 | 第1章 绪论 | 第12-24页 | 1.1 选题背景及意义 | 第12-14页 | 1.1.1 选题背景 | 第12-13页 | 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 | 1.2 国内外相关研究综述 | 第14-21页 | 1.2.2 应急供应链相关研究综述 | 第14-16页 | 1.2.3 供应商评价与选择研究综述 | 第16-21页 | 1.3 研究内容及研究框架 | 第21-23页 | 1.3.1 研究内容 | 第21-22页 | 1.3.2 研究框架 | 第22-23页 | 1.4 研究方法及创新点 | 第23-24页 | 第2章 应急供应链供应商评价与选择的理论分析 | 第24-34页 | 2.1 产业组织视角下应急供应链的结构分析 | 第24-31页 | 2.1.1 产业组织理论 | 第24-26页 | 2.1.2 应急产业的结构分析 | 第26-27页 | 2.1.3 应急供应链的结构分析 | 第27-31页 | 2.2 产业组织视角下供应商选择的作用分析 | 第31-32页 | 2.3 应急供应链供应商选择的流程 | 第32-34页 | 第3章 应急供应链供应商评价指标体系的构建 | 第34-45页 | 3.1 应急供应链供应商评价的重要因素分析 | 第34-35页 | 3.2 现行供应商评价指标体系分析 | 第35-37页 | 3.2.1 相关研究评价指标统计分析 | 第35-36页 | 3.2.2 现行供应商评价指标体系的缺陷分析 | 第36-37页 | 3.3 应急供应链供应商评价指标体系的构建 | 第37-45页 | 3.3.1 应急供应链供应商评价指标体系的建立 | 第37-38页 | 3.3.2 指标含义及量化方法 | 第38-45页 | 第4章 基于MPGA-ELM的应急供应链供应商评价与选择 | 第45-55页 | 4.1 应急供应链供应商选择模型 | 第45-46页 | 4.2 MPGA-ELM算法设计及分析 | 第46-52页 | 4.2.1 神经网络 | 第46-47页 | 4.2.2 极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM) | 第47-48页 | 4.2.3 MPGA-ELM算法 | 第48-52页 | 4.3 基于MPGA-ELM的供应商评价方法 | 第52-55页 | 第5章 应急供应链供应商评价与选择的实例分析 | 第55-62页 | 5.1 样本数据的收集和归一化处理 | 第55-58页 | 5.2 模型参数设定 | 第58页 | 5.3 MPGA-ELM神经网络训练 | 第58-60页 | 5.4 备选供应商评价与选择 | 第60页 | 5.5 供应商选择结果分析 | 第60-62页 | 第6章 政策建议 | 第62-64页 | 6.1 对应急产业发展的政策建议 | 第62-63页 | 6.2 对应急供应链供应商选择的政策建议 | 第63-64页 | 结论 | 第64-66页 | 参考文献 | 第66-70页 | 致谢 | 第70-71页 | 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第71页 |
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