综合评价项目风险元传递理论模型及其应用研究

论文摘要

风险研究在国民经济生产中越来越受到重视，推动了经济的发展。本文作为国家自然科学基金项目《广义项目风险元传递理论模型及其应用》的子项目，就综合评价项目风险元传递理论模型及应用进行了介绍。结合模糊综合评价方法及风险元传递理论，提出了风险模糊综合评价模型；结合人工神经网络理论，提出了人工神经网络风险分析模型。用神经元模拟风险元，神经元相互连接组成神经网络，风险元沿着这个网络传递。并且，把这两个模型的方法联系起来，即把风险模糊综合评价模型的结果作为神经网络风险分析模型的训练和检测样本，用来解决综合评价项目中的风险分析问题。本文还对提出的两个模型进行了软件的实现，提出了软件实现的设计思路，并且实现了部分子系统。为在综合评价项目中加入风险因素提供了理论模型和应用软件。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景及其意义
• 1.2 风险概述
• 1.2.1 风险的定义
• 1.2.2 风险的本质
• 1.2.3 风险的特征
• 1.2.4 风险的分类
• 1.3 风险分析研究现状
• 1.4 本文所要研究解决的主要问题
• 1.5 本章小结
• 第二章 综合评价概述
• 2.1 综合评价的基本理论
• 2.1.1 综合评价的概述
• 2.1.2 综合评价的要素构成
• 2.2 综合评价方法的产生、发展和研究现状
• 2.3 几种常用的综合评价方法
• 2.4 本章小结
• 第三章 综合评价项目风险元传递理论模型
• 3.1 风险模糊综合评价模型
• 3.1.1 风险模糊集理论
• 3.1.2 风险模糊综合评价法
• 3.1.3 风险模糊综合评价模型分析步骤
• 3.2 人工神经网络风险分析模型
• 3.2.1 人工神经网络的基本原理
• 3.2.2 神经元模型概述
• 3.2.3 运用人工神经网络分析综合评价项目风险的可行性
• 3.2.4 神经网络模型建立的基本思路
• 3.2.4.1 BP 网络模型概述
• 3.2.4.2 三层 BP 模型学习算法以及程序实现
• 3.2.4.3 建立综合评价项目风险分析 BP 网络模型
• 3.2.5 综合评价项目风险分析 BP 网络模型的训练与检验
• 3.2.5.1 训练样本的获取
• 3.2.5.2 模型的训练与检测
• 3.3 本章小结
• 第四章 模型应用及软件设计
• 4.1 风险模糊综合评价模型应用
• 4.2 综合评价风险分析系统的设计与实现
• 4.2.1 系统功能设计
• 4.2.2 综合评价子系统设计与实现
• 4.2.2.1 综合评价子系统设计
• 4.2.2.2 综合评价子系统实现
• 4.2.3 人工神经网络风险分析子系统设计
• 4.2.3.1 基于神经网络的系统实现
• 4.2.3.2 BP 神经网络应用举例
• 4.2.4 数据库设计
• 4.3 本章小结
• 第五章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文及参加的科研情况