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神经网络优化算法在高校物业管理服务满意度评价中的应用

神经网络优化算法在高校物业管理服务满意度评价中的应用
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作者: 著 , 著
出版社: 西南财经大学出版社
2018-08
版次: 1
ISBN: 9787550436237
定价: 78.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 209页
字数: 245千字
正文语种: 简体中文
分类: 工程技术
1 张插图图片
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  • 　　高校后勤承担着为学校教学、科研、师生生活做好各项服务的后勤保障工作。为了适应学校发展的需要，高校后勤应提高服务质量与效率，不断深化其社会化改革。始于企业的服务外包模式逐渐被政府等公共管理部门重视和应用，并成为高校后勤社会化改革的一种新方式。高校依据“校内市场适度开放，合理引进社会优质资源，降低运行成本”的原则，引进了外包物业公司，提高服务的专业化程度。为了对高校物业公司服务工作进行综合考评，需构建高校物业管理服务满意度的量化评价模型，及时发现问题和解决问题，发扬好的方面和改善不足的方面，对不足的方面提出科学客观的改进意见，有利于保证学校各项工作的顺利进行。
    　　《神经网络优化算法在高校物业管理服务满意度评价中的应用》是在作者近年来的研究基础上，实现对研究对象扩展的成果，尝试将理论应用到管理学实际问题中，以高校物业管理服务为背景，以BP神经网络理论、遗传算法理论、粗糙集理论、思维进化算法理论为工具，系统地介绍了遗传算法优化BP神经网络、粗糙遗传算法优化BP神经网络、思维进化算法优化BP神经网络的高校物业管理服务满意度评价方法和应用实例。
    　　《神经网络优化算法在高校物业管理服务满意度评价中的应用》不仅对系统归纳神经网络优化算法满意度评价方法有着重要的学术价值，而且对促进高校物业管理服务的提升有着重要的实际应用价值。
    　　神经网络优化算法可应用于经济、管理、电子、通信、计算机、自动化、机器人等众多学科。对于要用这些算法工具来解决具体问题的研究人员来说，通过《神经网络优化算法在高校物业管理服务满意度评价中的应用》可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过MATLAB仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。由于每种算法的优化目标可以很多，对应的修正算法也很多，感兴趣的读者可以在此基础上进行深入研究。 1 高校后勤物业管理概述
    1．1 高校物业管理评价相关概念界定
    1．1．1 高校后勤和外包物业公司
    1．1．2 物业管理服务
    1．1．3 高校物业管理服务
    1．2 高校物业管理服务构成
    1．2．1 对外管理
    1．2．2 对内管理
    1．3 高校物业服务管理的性质
    1．3．1 服务性
    1．3．2 经营性
    1．3．3 管理性
    1．3．4 综合性
    1．3．5 规范性
    1．4 高校物业管理现状
    1．4．1 思想观念转变不到位
    1．4．2 管理队伍专业化水平不高
    1．4．3 经费短缺，投入不足
    1．5 高校物业管理改进策略
    1．5．1 转变思想观念，提高物业管理认识
    1．5．2 加强人才引进和培养，提高管理人员素质
    1．5．3 拓宽经费来源，加大投入
    1．5．4 加强制度建设，实现规范化的管理和服务
    1．6 高校物业服务满意度评价的必要性

    2 人工神经网络研究概述
    2．1 人工神经网络发展历史简介
    2．2 人工神经网络的特征
    2．3 人工神经网络的研究内容
    2．4 人工神经网络的研究方向
    2．5 人工神经网络的发展趋势
    2．6 人工神经网络的应用领域

    3 BP神经网络与优化算法理论
    3．1 BP神经网络的基本思想
    3．2 BP神经网络算法
    3．3 遗传算法理论
    3．3．1 遗传算法的概念
    3．3．2 遗传算法的特点
    3．3．3 遗传算法的研究方向
    3．3．4 遗传算法的应用领域
    3．3．5 遗传算法运算过程
    3．4 思维进化算法理论
    3．4．1 思维进化算法概述
    3．4．2 思维进化算法的基本思路
    3．4．3 思维进化算法的特点
    3．5 粗糙集理论
    3．5．1 智能数据预处理及知识表达系统
    3．5．2 粗糙集的概念
    3．5．3 知识的约简
    ……

    4 BP神经网络优化算法的评价模型框架
    5 BP神经网络优化算法在高校物业设施设备维修服务满意度评价中的应用
    6 BP神经网络优化算法在高校物业楼字管理服务满意度评价中的应用
    7 BP神经网络优化算法在高校物业环境卫生服务满意度评价中的应用
    8 BP神经网络优化算法在高校物业公共秩序维护服务满意度评价中的应用

    参考文献
  • 内容简介:
    　　高校后勤承担着为学校教学、科研、师生生活做好各项服务的后勤保障工作。为了适应学校发展的需要，高校后勤应提高服务质量与效率，不断深化其社会化改革。始于企业的服务外包模式逐渐被政府等公共管理部门重视和应用，并成为高校后勤社会化改革的一种新方式。高校依据“校内市场适度开放，合理引进社会优质资源，降低运行成本”的原则，引进了外包物业公司，提高服务的专业化程度。为了对高校物业公司服务工作进行综合考评，需构建高校物业管理服务满意度的量化评价模型，及时发现问题和解决问题，发扬好的方面和改善不足的方面，对不足的方面提出科学客观的改进意见，有利于保证学校各项工作的顺利进行。
    　　《神经网络优化算法在高校物业管理服务满意度评价中的应用》是在作者近年来的研究基础上，实现对研究对象扩展的成果，尝试将理论应用到管理学实际问题中，以高校物业管理服务为背景，以BP神经网络理论、遗传算法理论、粗糙集理论、思维进化算法理论为工具，系统地介绍了遗传算法优化BP神经网络、粗糙遗传算法优化BP神经网络、思维进化算法优化BP神经网络的高校物业管理服务满意度评价方法和应用实例。
    　　《神经网络优化算法在高校物业管理服务满意度评价中的应用》不仅对系统归纳神经网络优化算法满意度评价方法有着重要的学术价值，而且对促进高校物业管理服务的提升有着重要的实际应用价值。
    　　神经网络优化算法可应用于经济、管理、电子、通信、计算机、自动化、机器人等众多学科。对于要用这些算法工具来解决具体问题的研究人员来说，通过《神经网络优化算法在高校物业管理服务满意度评价中的应用》可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过MATLAB仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。由于每种算法的优化目标可以很多，对应的修正算法也很多，感兴趣的读者可以在此基础上进行深入研究。
  • 目录:
    1 高校后勤物业管理概述
    1．1 高校物业管理评价相关概念界定
    1．1．1 高校后勤和外包物业公司
    1．1．2 物业管理服务
    1．1．3 高校物业管理服务
    1．2 高校物业管理服务构成
    1．2．1 对外管理
    1．2．2 对内管理
    1．3 高校物业服务管理的性质
    1．3．1 服务性
    1．3．2 经营性
    1．3．3 管理性
    1．3．4 综合性
    1．3．5 规范性
    1．4 高校物业管理现状
    1．4．1 思想观念转变不到位
    1．4．2 管理队伍专业化水平不高
    1．4．3 经费短缺，投入不足
    1．5 高校物业管理改进策略
    1．5．1 转变思想观念，提高物业管理认识
    1．5．2 加强人才引进和培养，提高管理人员素质
    1．5．3 拓宽经费来源，加大投入
    1．5．4 加强制度建设，实现规范化的管理和服务
    1．6 高校物业服务满意度评价的必要性

    2 人工神经网络研究概述
    2．1 人工神经网络发展历史简介
    2．2 人工神经网络的特征
    2．3 人工神经网络的研究内容
    2．4 人工神经网络的研究方向
    2．5 人工神经网络的发展趋势
    2．6 人工神经网络的应用领域

    3 BP神经网络与优化算法理论
    3．1 BP神经网络的基本思想
    3．2 BP神经网络算法
    3．3 遗传算法理论
    3．3．1 遗传算法的概念
    3．3．2 遗传算法的特点
    3．3．3 遗传算法的研究方向
    3．3．4 遗传算法的应用领域
    3．3．5 遗传算法运算过程
    3．4 思维进化算法理论
    3．4．1 思维进化算法概述
    3．4．2 思维进化算法的基本思路
    3．4．3 思维进化算法的特点
    3．5 粗糙集理论
    3．5．1 智能数据预处理及知识表达系统
    3．5．2 粗糙集的概念
    3．5．3 知识的约简
    ……

    4 BP神经网络优化算法的评价模型框架
    5 BP神经网络优化算法在高校物业设施设备维修服务满意度评价中的应用
    6 BP神经网络优化算法在高校物业楼字管理服务满意度评价中的应用
    7 BP神经网络优化算法在高校物业环境卫生服务满意度评价中的应用
    8 BP神经网络优化算法在高校物业公共秩序维护服务满意度评价中的应用

    参考文献
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