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基于神经网络的海工项目计划编制技术研究

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基于神经网络的海工项目计划编制技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-17页
  1.1 研究背景、目的和意义第9-10页
    1.1.1 论文研究背景第9-10页
    1.1.2 论文研究目的和意义第10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 项目计划编制技术研究现状第10-12页
    1.2.2 海工项目计划编制技术研究现状第12-13页
  1.3 研究内容和框架第13-17页
    1.3.1 关键问题第13页
    1.3.2 内容框架第13-17页
第2章 人工神经网络第17-25页
  2.1 引言第17页
  2.2 人工神经元模型第17-20页
    2.2.1 人工神经元数学模型第17-18页
    2.2.2 转移函数第18-20页
  2.3 人工神经网络的连接结构第20-22页
  2.4 人工神经网络学习第22-23页
  2.5 人工神经网络应用第23页
  2.6 本章小结第23-25页
第3章 海工项目计划编制技术第25-33页
  3.1 引言第25页
  3.2 海工项目五级计划体系第25-26页
  3.3 海工项目计划编制关键技术分析第26-32页
    3.3.1 WBS分解第27-29页
    3.3.2 关键路径第29-32页
  3.4 海工项目计划编制问题研究第32页
  3.5 本章小结第32-33页
第4章 基于模块化神经网络的WBS分解方法第33-45页
  4.1 引言第33页
  4.2 海工项目工作分解结构模型第33-35页
    4.2.1 WBS等效邻接矩阵第33-34页
    4.2.2 层次化WBS元素模型第34-35页
  4.3 建立海工项目域第35-36页
  4.4 方法设计第36-40页
  4.5 实例验证第40-44页
  4.6 本章小结第44-45页
第5章 基于BP神经网络的作业排序方法第45-53页
  5.1 引言第45页
  5.2 海工项目作业顺序模型第45-47页
    5.2.1 作业顺序等效邻接矩阵第45-46页
    5.2.2 项目作业关联矩阵模型第46-47页
  5.3 建立海工项目域第47页
  5.4 方法设计第47-48页
  5.5 实例验证第48-52页
  5.6 本章小结第52-53页
第6章 海工项目计划编制原型系统实现第53-67页
  6.1 引言第53页
  6.2 系统开发环境第53页
  6.3 系统需求分析第53-57页
    6.3.1 角色功能需求分析第54-55页
    6.3.2 业务流程需求分析第55-57页
  6.4 原型系统功能设计与实现第57-65页
    6.4.1 系统功能树第57-58页
    6.4.2 系统登录第58-59页
    6.4.3 系统功能视图第59-65页
  6.5 本章小结第65-67页
结论第67-69页
参考文献第69-73页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第73-75页
致谢第75页

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