基于神经网络融合技术的供应商评价研究

供应商是整个供应链的源头,他是企业制造资源的输入端,因而对供应商选择是一个企业经营运作的基础.对供应商的评价选择将在很大程度上决定供应链能否平稳运行和运行的效能.BP神经网络方法可避免传统方法的局限性与专家评价的主观随意性,实现了定性分析与定量分析的有效结合,保证供应商评价结果的客观性,但同时也存在训练时间长、易陷入极小值的缺点.因此,建立了一种神经网络融合技术算法.方法是由主成分分析法、粒子群算法与BP算法相融合而成的一种评价方法.通过收敛性分析和数值模拟,验证该算法具有良好的泛化能力,并且在训练误差、训练时间上也要优于BP神经网络算法.因此,对于解决供应商评价问题是有效的.

Research of Supplier Evaluation Based on Syncretized Technique of Neural Network