动态综合评价方法及应用

1 (p1): 第1章 绪论
1 (p1-1): 1.1动态综合评价的概念
2 (p1-2): 1.2动态综合评价与动态多属性决策
2 (p1-3): 1.3动态综合评价的类型（模式）划分
4 (p1-4): 1.4动态综合评价理论方法综述
7 (p1-5): 1.5本书的研究意义及主要内容
7 (p1-6): 1.6本书的研究方法与思路
8 (p1-7): 参考文献
13 (p2): 上篇 动态综合评价方法
13 (p2-1): 第2章 基于增益水平激励的动态综合评价方法
13 (p2-1-1): 2.1问题描述
14 (p2-1-2): 2.2方法原理
16 (p2-1-3): 2.3应用实例
19 (p2-1-4): 2.4本章小结
19 (p2-1-5): 参考文献
20 (p2-2): 第3章 基于双激励模型的动态综合评价方法
20 (p2-2-1): 3.1问题描述
21 (p2-2-2): 3.2“显性激励”动态评价模型
22 (p2-2-3): 3.3“隐性激励”动态评价模型
23 (p2-2-4): 3.4双激励动态评价模型
26 (p2-2-5): 3.5应用实例
28 (p2-2-6): 3.6本章小结
28 (p2-2-7): 参考文献
29 (p2-3): 第4章 改进的动态激励综合评价方法
30 (p2-3-1): 4.1问题描述
30 (p2-3-2): 4.2映射权重判定算法
32 (p2-3-3): 4.3多指标值加速激励算法
34 (p2-3-4): 4.4算法步骤
35 (p2-3-5): 4.5应用实例
38 (p2-3-6): 4.6本章小结
38 (p2-3-7): 参考文献
40 (p2-4): 第5章 基于TOWA算子的动态综合评价方法
41 (p2-4-1): 5.1问题描述
42 (p2-4-2): 5.2预备知识
42 (p2-4-3): 5.3方法原理
48 (p2-4-4): 5.4应用实例
50 (p2-4-5): 5.5本章小结
51 (p2-4-6): 参考文献
53 (p2-5): 第6章 动态群体评价方法及其拓展
53 (p2-5-1): 6.1基于关系网络的大规模交互式群体评价方法
66 (p2-5-2): 6.2基于交叉熵灰靶模型的大规模交互式群体评价方法
79 (p2-5-3): 6.3多粒度不确定语言信息下的多阶段交互式群体评价方法
98 (p2-5-4): 6.4基于直觉模糊集的多阶段交互式群体评价方法
109 (p2-5-5): 6.5大规模混合信息下的多阶段交互式群体评价方法
120 (p2-5-6): 6.6本章小结
121 (p2-5-7): 参考文献
127 (p3): 下篇 动态综合评价方法的应用
127 (p3-1): 第7章 融合SOM与K-means算法的企业动态信用评价方法及应用
128 (p3-1-1): 7.1信用评价时序立体数据表
129 (p3-1-2): 7.2基于E-TOPSIS的评价信息数据降维
131 (p3-1-3): 7.3基于SOM-K聚类的动态信用评价及分类
133 (p3-1-4): 7.4应用实例
136 (p3-1-5): 7.5本章小结
136 (p3-1-6): 参考文献
138 (p3-2): 第8章 TOPSIS-GRA法下的企业动态信用评价方法及应用
139 (p3-2-1): 8.1预备知识
140 (p3-2-2): 8.2静态信用评价
142 (p3-2-3): 8.3动态信用评价
144 (p3-2-4): 8.4实证分析
148 (p3-2-5): 8.5结果分析
148 (p3-2-6): 8.6本章小结
149 (p3-2-7): 参考文献
150 (p3-3): 第9章 基于因子分析法的上市公司动态绩效评价方法及应用
152 (p3-3-1): 9.1评价指标的选择
152 (p3-3-2): 9.2基于因子分析法的动态综合评价模型
155 (p3-3-3): 9.3实证研究
164 (p3-3-4): 9.4本章小结
165 (p3-3-5): 参考文献
167 (p3-4): 第10章 基于双激励模型的上市公司动态绩效评价方法及应用
168 (p3-4-1): 10.1评价指标的选择
169 (p3-4-2): 10.2基于双激励的动态综合评价模型
172 (p3-4-3): 10.3评价对象的选取
172 (p3-4-4): 10.4实证计算
174 (p3-4-5): 10.5结果分析
175 (p3-4-6): 10.6本章小结
175 (p3-4-7): 参考文献
177 (p3-5): 第11章 结论与展望
177 (p3-5-1): 11.1研究结论
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