声明
摘要
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 中小型物流企业联盟内涵的研究综述
1.2.2 中小型物流企业联盟合作伙伴选择的研究综述
1.2.3 中小型物流企业联盟结构模式选择的研究综述
1.2.4 文献述评
1.3 研究内容及方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 研究的创新点
1.5 技术路线
第2章 相关概念与基础理论
2.1 中小型物流企业联盟
2.1.1 中小型物流企业的界定
2.1.2 中小型物流企业联盟的概念
2.2 中小型物流企业联盟的特征
2.3 中小型物流企业联盟的内涵
2.4 中小型物流企业联盟的类型
2.5 本章小结
第3章 中小型物流企业联盟组建必要性与可行性分析
3.1 中小型物流企业联盟组建的必要性分析
3.1.1 我国中小型物流企业发展现状分析
3.1.2 中小型物流企业改革方式比较
3.1.3 中小型物流企业建立联盟的优势分析
3.2 中小型物流企业联盟组建的可行性分析
3.2.1 外部环境的可行性
3.2.2 信息网络技术的可行性
3.3 本章小结
第4章 中小型物流企业联盟结构模式的选择研究
4.1 中小型物流企业联盟结构模式选择的研究现状
4.2 中小型物流企业联盟结构模式选择的影响因素
4.2.1 中小型物流企业资源类型分析
4.2.2 中小型物流企业联盟合作风险分析
4.3 中小型物流企业联盟结构模式选择方法
4.3.1 中小型物流企业联盟资源投入类型与合作风险感知的关系分析
4.3.2 基于合作风险感知的中小型物流企业联盟结构模式选择
4.3.3 基于资源投入类型的中小型物流企业联盟结构模式选择
4.4 本章小结
第5章 基于PCA-BP神经网络的联盟合作伙伴选择模型构建研究
5.1 中小型物流企业联盟伙伴评价指标的建立
5.1.1 指标体系设计的原则
5.1.2 现有评价指标体系的研究分析
5.1.3 中小型物流企业联盟伙伴评价指标体系的构建
5.2 主成分分析法和BP神经网络
5.2.1 主成分分析法
5.2.2 BP神经网络
5.3.1 神经网络层数的确定
5.3.2 激励函数的选择
5.3.3 BP神经网络模型的建立
5.4 面向MATLAB的BP神经网络设计
5.4.1 BP神经网络的创建
5.4.2 BP神经网络的初始化
5.4.3 BP神经网络的训练与仿真
5.5 本章小结
第6章 实证研究
6.1 案例背景介绍
6.1.1 企业背景概况
6.1.2 企业发展的外部环境及自身条件分析
6.2 西南铝运输公司合作联盟结构模式的选择
6.3 基于PCA-BP神经网络的合作伙伴选择
6.3.1 数据收集与处理
6.3.2 BP神经网络的训练与检测
6.3.3 BP神经网络模型的应用
6.4 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
致谢
参考文献
附录
在学期间发表的论文及学术成果
重庆交通大学;