温国锋编著的《建筑工程项目风险管理能力提升模型与方法研究（模型与方法）》以基于粗集数据挖掘的建筑工程项目风险管理能力的提升为主题，力争通过构建工程项目风险分析的数据模型以解决当前存在的“数据孤岛”问题，通过建立基于粗集数据挖掘的集成化风险评价模型以探索适用的项目风险评价方法，为提升建筑企业的项目风险管理能力及提高项目风险分析效果提供切实可行的思路与方法。

第1章　绪论

　1—1 研究背景及研究意义

　1—2　研究范围与概念界定

　1—3 国内外研究现状

　1—4　研究特色与创新点

　1—5　本书结构安排

第2章　相关理论概述

　2—1 工程项目风险管理理论概述

　2—2　数据挖掘理论概述

　2—3　粗集理论概述

　2—4　模糊集理论概述

　2—5 神经网络理论概述

　2—6　本章小结

第3章　建筑工程项目风险管理成熟度模型

　3—1 引言

　3—2　建筑工程项目风险管理成熟度模型构建

　3—3 建筑工程项目风险管理成熟度评价

　3—4　建筑工程项目风险管理成熟度模型运行机制

　3—5 建筑工程项目风险管理成熟度现状分析

　3—6　本章小结

第4章　建筑工程项目风险分析数据模型

　4—1 引言

 4—2 建筑工程项目风险分析数据立方体模型

 4—3 已完建筑工程数据仓库框架的建立

 4—4 本章小结

第5章 建筑工程项目模糊粗TOPSIS投标风险评价模型

 5—1 引言

 5—2 投标风险评价指标体系的构建

 5—3 评价指标权重的确定

 5—4 投标风险评价模型

 5—5 实例分析

 5—6 本章小结

第6章 建筑工程项目粗集神经网络风险评价模型

 6—1 引言

 6—2 粗集理论与神经网络的融合方式

 6—3 基于粗集和神经网络的建筑工程项目风险评价模型建立

 6—4 实例分析

 6—5 本章小结

第7章 结论与展望

 7—1 结论

 7—2 研究局限

 7—3 展望

附录

参考文献

后记