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基于WNN的企业物流外包风险预测研究

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基于WNN的企业物流外包风险预测研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-10 页
第1章 绪论第10-20 页
  · 研究背景及意义第10-12 页
    · 研究背景第10-11 页
    · 研究意义第11-12 页
  · 国内外研究现状第12-18 页
    · 国外研究现状第12-15 页
    · 国内研究现状第15-18 页
    · 目前研究中存在的问题第18 页
  · 本文的研究内容与方法第18-20 页
    · 研究内容第18-19 页
    · 研究方法第19 页
    · 本文的创新点第19-20 页
第2章 物流外包风险基础理论第20-34 页
  · 物流外包第20-25 页
    · 物流外包的含义与分类第20-21 页
    · 物流外包的动因第21-22 页
    · 物流外包的方法第22-23 页
    · 物流外包的运作流程第23-25 页
  · 物流外包风险第25-28 页
    · 风险的概述第25-27 页
    · 物流外包风险的概念第27 页
    · 物流外包风险的特征第27-28 页
  · 物流外包风险分析第28-33 页
    · 风险识别第28-30 页
    · 风险评估第30-33 页
    · 传统方法的不足与对策第33 页
  · 本章小结第33-34 页
第3章 企业物流外包风险因素分析第34-42 页
  · 企业物流外包的风险来源第34-35 页
  · 企业物流外包风险因素第35-39 页
    · 外部环境风险第35-36 页
    · 管理风险第36-38 页
    · 信息风险第38-39 页
    · 财务风险第39 页
  · 企业物流外包风险预测指标体系第39-41 页
    · 指标体系的设计原则第39-40 页
    · 企业物流外包风险预测指标体系设计第40-41 页
  · 本章小结第41-42 页
第4章 小波神经网络的基础理论第42-57 页
  · 人工神经网络的概述第42-47 页
    · 人工神经网络的发展第42-43 页
    · 人工神经网络模型及其学习规则第43-46 页
    · BP 神经网络第46-47 页
  · 小波分析基本理论第47-51 页
    · 小波函数第47-48 页
    · 小波基函数第48-49 页
    · 小波变换第49-50 页
    · 多分辨率分析第50-51 页
  · 小波神经网络基本理论第51-56 页
    · 小波神经网络结构第51-53 页
    · 小波神经网络结构的设计第53-54 页
    · 小波神经网络的学习算法第54-56 页
  · 本章小结第56-57 页
第5章 WNN在企业物流外包风险预测中的应用第57-71 页
  · 基于小波神经网络的物流外包风险预测思路第57-58 页
  · 我国生产制造企业物流外包概况第58-60 页
  · 企业物流外包风险预测第60-67 页
    · 数据搜集第60-62 页
    · 权值初始化第62-65 页
    · 网络训练及检验第65-67 页
  · 结果分析第67-68 页
  · 企业物流外包风险防范的对策与措施第68-70 页
  · 本章小结第70-71 页
结论与展望第71-72 页
参考文献第72-76 页
附录1 企业物流外包风险状况调查问卷第76-79 页
附录2 WNN程序第79-82 页
致谢第82-83 页
作者简介第83 页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果第83页

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