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第一节 研究意义——问题的提出1

第二节 研究现状——评价技术集成问题研究综述10

一、方法的集成——组合评价10

二、评价主体的集成——群组评价11

三、综合评价技术的扩展12

第三节 基本思路——逻辑框架与要点15

一、逻辑框架15

二、结构与要点16

第一节 群组评价的基本问题22

一、群组评价的若干界定22

二、群组评价的理论基础28

三、群组评价的有关前提假设32

四、群组评价与有关概念之间的区别33

第二节 全程型群组评价的集结问题研究36

一、评价结论的表现形式36

二、基于评价值的群组集成问题38

三、基于评价序的群组集成问题研究44

四、基于评价类的群组集成问题研究64

第三节 阶段型群组评价问题研究75

一、阶段型群组评价的问题描述75

二、基于群组的综合评价指标体系构建77

三、群组构权法的若干问题探讨89

第四节 群组管理机制设计及相关问题研究103

一、群组的构建问题104

二、群组行为的缺陷与群组信息交流形式的构建109

三、专家意见公正性的识别及专家的淘汰与更新116

第五节 群组评价控制与反馈问题研究124

一、群组评价控制与反馈问题概述124

二、群组评价的个体意见分歧控制与反馈126

三、群组评价的其他控制与信息开发问题140

第一节 组合评价的基本原理152

一、组合评价的基本思想152

二、组合评价的基本过程153

第二节 基于排序评价的方法集成156

一、单纯性排序评价的集成157

二、基于价值水平的组合评价167

第三节 基于分类评价的方法集成192

一、问题的提出与基本描述192

二、众数规则194

三、最优化规则196

四、回溯集成规则202

五、类别量化集成规则203

六、特殊规则203

第四节 基于中间要素的阶段型方法集成评价问题204

一、权数的集成205

二、无量纲化方法函数的集成210

第五节 对组合评价的认识212

一、基于方法集成的组合评价的合理性问题212

二、组合评价的前提212

三、从组合评价看综合评价方法的类型划分与选择213

四、关于ARROW不可能定理与组合评价214

五、方法集成评价时的事前检验及相关问题216

六、方法集成评价时的事后检验问题224

第一节 基于分层的扩展评价思路——分层组合评价229

一、问题的提出229

二、分层组合评价的基本原理231

三、分层组合评价的意义238

四、一类基于主客观评价的分层组合评价模型238

第二节 基于动态与区间化的扩展评价思路241

一、基于动态化模型的综合评价扩展思路241

二、基于区间化的扩展评价思路初步244

第一节 综合评价视角的人工神经网络251

一、人工神经元252

二、神经网络的拓扑结构253

三、神经网络的工作过程255

第二节 基于BP神经网络的综合评价方法评析256

一、当前应用BP网络模型进行综合评价的情况分析257

二、BP神经网络综合评价模型259

三、应用BP网络综合评价模型需要注意的问题268

四、BP网络综合评价模型的改进274

第三节 Hopfield神经网络综合评价模型277

一、Hopfield神经网络综合评价模型原理278

二、Hopfield神经网络综合评价模型应用281

三、Hopfield网络的局限性282

第四节 其它神经网络综合评价方法简介283

一、竞争型神经网络方法在综合评价中的应用283

二、随机型神经网络综合评价285