本文關(guān)鍵詞：面向綜合集成研討廳的風(fēng)險(xiǎn)決策技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 綜合集成研討廳體系是中國(guó)科學(xué)家錢(qián)學(xué)森院士提出的處理開(kāi)放復(fù)雜巨系統(tǒng)及其相關(guān)問(wèn)題的方法論,是一個(gè)人機(jī)結(jié)合的巨型智能系統(tǒng)和問(wèn)題求解系統(tǒng),其核心是專家群體、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和信息資料、計(jì)算機(jī)技術(shù)這三者的結(jié)合。決策是通過(guò)分析、比較,在若干種可供選擇的方案中選定最優(yōu)方案的過(guò)程。隨著社會(huì)的快速發(fā)展,復(fù)雜問(wèn)題的種類和數(shù)量日益增多,如何透過(guò)錯(cuò)綜復(fù)雜的表面現(xiàn)象,認(rèn)識(shí)到問(wèn)題的本質(zhì),為問(wèn)題的處理找到最合適的解決方案,是決策技術(shù)研究的主要任務(wù),也是本文研究的主題。 首先本文在綜合集成研討廳相關(guān)理論的指導(dǎo)下,針對(duì)汽車研發(fā)這個(gè)復(fù)雜問(wèn)題,分析了汽車新產(chǎn)品研發(fā)的流程以及在新產(chǎn)品研發(fā)的過(guò)程中產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn),研究和提出了一個(gè)比較完善的汽車制造企業(yè)新產(chǎn)品研發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系,并詳細(xì)闡述該指標(biāo)體系中涉及到的研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)以及研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)和子指標(biāo)。 在建立了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系之后,分析和研究傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法以及傳統(tǒng)方法在汽車新產(chǎn)品研發(fā)中的應(yīng)用情況,然后在傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法思想的指導(dǎo)下分別提出了基于風(fēng)險(xiǎn)影響樹(shù)和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的面向風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。 接下來(lái)本文研究了汽車新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)決策方法。在對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策的屬性值以及屬性權(quán)重進(jìn)行分析之后,提出了在未知屬性變量分布情況下相對(duì)屬性值的獲得方法和在已知屬性變量分布情況下,屬性變量分布在不同方案中不相同的屬性值的規(guī)范方法;接著結(jié)合偏差思想提出了屬性權(quán)重的綜合賦權(quán)法;最后,結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析思想(GCA)和經(jīng)典的多屬性決策方法—理想點(diǎn)法(TOPSIS法),建立基于灰色關(guān)聯(lián)分析的理想點(diǎn)法,然后綜合歐氏距離和灰色關(guān)聯(lián)度分別給出了離散屬性變量和連續(xù)屬性變量的方案距離的衡量方法,最后給出了該方法的決策模型。 在本文的最后一章中結(jié)合汽車新產(chǎn)品研發(fā)的背景,運(yùn)用文中提出的決策技術(shù)和決策方法,對(duì)汽車新產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)決策,最后通過(guò)具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證決策技術(shù)和決策方法的有效性和實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】：綜合集成研討廳 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 風(fēng)險(xiǎn)決策 灰色關(guān)聯(lián)分析 TOPSIS
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-5
• 目錄5-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 本課題研究背景與意義8-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢(shì)10-13
• 1.2.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系11-12
• 1.2.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論及方法12
• 1.2.3 風(fēng)險(xiǎn)決策理論及方法12-13
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容和組織安排13
• 1.4 論文主要工作和組織結(jié)構(gòu)13-15
• 2 面向綜合集成研討廳的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系15-38
• 2.1 新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)綜述15-22
• 2.1.1 新產(chǎn)品研發(fā)的流程及特點(diǎn)16-19
• 2.1.2 新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的特征及分類19-22
• 2.2 汽車新產(chǎn)品研發(fā)流程及風(fēng)險(xiǎn)分析22-28
• 2.2.1 汽車新產(chǎn)品研發(fā)流程22-26
• 2.2.2 汽車新產(chǎn)品研發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)因素及風(fēng)險(xiǎn)分析26-28
• 2.3 汽車新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的建立28-32
• 2.3.1 現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系及其不足28-29
• 2.3.2 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則29-30
• 2.3.3 汽車新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的建立30-32
• 2.4 各項(xiàng)指標(biāo)分析32-37
• 2.4.1 技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)分析32-34
• 2.4.2 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)分析34-35
• 2.4.3 管理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)分析35-36
• 2.4.4 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)分析36
• 2.4.5 生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)分析36-37
• 2.5 本章小結(jié)37-38
• 3 面向綜合集成研討廳的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法38-53
• 3.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估簡(jiǎn)介38-39
• 3.2 汽車新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程39-41
• 3.3 傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法在汽車新產(chǎn)品研發(fā)中的應(yīng)用41-47
• 3.3.1 定性評(píng)估方法41-44
• 3.3.2 定量評(píng)估方法44-46
• 3.3.3 定性與定量結(jié)合的評(píng)估方法46-47
• 3.4 風(fēng)險(xiǎn)影響樹(shù)分析法47-49
• 3.4.1 風(fēng)險(xiǎn)影響樹(shù)分析法48
• 3.4.2 風(fēng)險(xiǎn)影響樹(shù)的構(gòu)建48
• 3.4.3 風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析48
• 3.4.4 算例分析48-49
• 3.5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型49-52
• 3.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法及理論基礎(chǔ)49-50
• 3.5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型50-51
• 3.5.3 算例分析51-52
• 3.6 本章小結(jié)52-53
• 4 面向綜合集成研討廳的風(fēng)險(xiǎn)決策方法53-78
• 4.1 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策53-57
• 4.1.1 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策概述53-56
• 4.1.2 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題的描述56-57
• 4.2 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題中屬性的處理方法57-64
• 4.2.1 屬性變量概率分布已知情況58-61
• 4.2.2 屬性變量概率分布未知情況61-64
• 4.3 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題中屬性權(quán)重的確定方法64-66
• 4.3.1 傳統(tǒng)的解決方案64
• 4.3.2 基于偏差思想的客觀賦權(quán)法64-65
• 4.3.3 綜合賦權(quán)法的建立65-66
• 4.4 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策方法的研究66-77
• 4.4.1 經(jīng)典多屬性決策方法介紹及評(píng)價(jià)66-70
• 4.4.2 灰色系統(tǒng)理論與灰色關(guān)聯(lián)分析70-71
• 4.4.3 理想點(diǎn)法在風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策中的分析及拓展71-73
• 4.4.4 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策的RM-GrayTOPSIS法73-77
• 4.5 本章小結(jié)77-78
• 5 風(fēng)險(xiǎn)決策技術(shù)在汽車新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)決策中的應(yīng)用78-92
• 5.1 運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系分析汽車新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)78-81
• 5.2 汽車新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的評(píng)估81-83
• 5.3 RM-GrayTOPSIS法在汽車新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)決策中的應(yīng)用83-91
• 5.3.1 屬性值及屬性權(quán)重的處理84-86
• 5.3.2 傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)決策方法在汽車新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)決策中的應(yīng)用86-87
• 5.3.3 RM-GrayTOPSIS法在汽車新產(chǎn)品研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)決策中的應(yīng)用87-89
• 5.3.4 決策結(jié)果分析89-91
• 5.4 本章小結(jié)91-92
• 總結(jié)與展望92-94
• 致謝94-95
• 參考文獻(xiàn)95-97

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 劉洪浩;;淺議項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理理論[J];學(xué)理論;2011年34期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 羅旋;武器裝備開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制與研討廳方法研究[D];華中科技大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：面向綜合集成研討廳的風(fēng)險(xiǎn)決策技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：260329