基于神经网络模型的供应商质量等级分析

对供应商质量等级进行正确评价是实现优化选择供应商合作伙伴的关键.现有供应商质量评价中存在指标选取不足的情况.本文确立了递阶层次结构为评价指标体系的基本数据结构,建立具有通用性的产品设计质量评价指标体系.并结合实际设计情况,提出前馈神经网络模型对供应商质量进行评价.     

基于神经网络专家系统的供应商信用等级分析

在供应链(SC)中，如何正确地选择敏捷的、有实力和相容的供应商合作伙伴，影响到整个SC的竞争力。而对供应商信用等级进行正确地评价又是实现优化选择供应商合作伙伴的关键，同时也对提升整个SC的竞争力有着极其重要的作用。本文提出了一个供应商信用等级分析指标体系。构建一个基于人工智能神经网络的专家系统，较好地解决对供应商信用等级进行分析评估的问题。     

基于动态神经网络专家系统的供应商信用等级分析

在供应链(SC)中,如何正确地选择敏捷的、有实力和相容的供应商合作伙伴,影响到整个SC的竞争力。而对供应商信用等级进行正确地评价又是实现优化选择供应商合作伙伴的关键,同时也对提升整个SC的竞争力有着极其重要的作用。本文提出了一个供应商信用等级分析指标体系,并通过人工智能神经网络进行评估。考虑到神经网络的收敛性,本文基于重置算法构建了动态神经网络专家系统。应用实例表明,该指标体系与专家系统有效地解决了对供应商信用等级进行分析评估的问题。     

绿色供应商评价的RS-RBF神经网络模型

针对绿色供应商评价的非线性、复杂性等问题,提出一种基于粗集-径向基函数神经网络(RS-RBF)的绿色供应商评价模型。利用改进的属性约简算法对各评价指标进行属性约简以减少径向基函数神经网络的训练数据,利用径向基函数神经网络的自学习,自适应及最佳逼近性能对评价数据进行量化训练,利用Matlab7仿真结果表明,该绿色供应商评价模型较其他单模型运算速度更快,评价误差更小,预测精度更高,获得了较好的评价结果。     

一种合成神经网络技术在供应商选择中的应用研究

选择合的适供应商是供应链使命成功实现的重要保障,以提高供应商选择过程中的客观性、一致性等问题为出发点,通过灰色关联法对反映众多供应商品质的因素进行提炼,以便抓住关键因素,提高供应商遴选的效率,提出了一种改良的BP神经网络评价方法,试图解决这一现实问题。     

基于神经网络的葡萄酒质量评价

通过运用BP神经网络的方法分别对酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量以及葡萄酒的理化指标与葡萄酒的质量进行了分析,将拟合值与实际值比较,得出酿酒葡萄和葡萄酒理化指标对葡萄酒的质量都有影响,但单一地用两者去判断都存在不合理性。     

基于神经网络的葡萄酒质量评价

通过运用BP神经网络的方法分别对酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量以及葡萄酒的理化指标与葡萄酒的质量进行了分析,将拟合值与实际值比较,得出酿酒葡萄和葡萄酒理化指标对葡萄酒的质量都有影响,但单一地用两者去判断都存在不合理性。     

基于P-SVM的绿色供应商评价模型

首先根据绿色供应链管理理论的内涵和环境管理标准,对传统供应商评价体系进行修正,增加了反映绿色信息的若干指标。在分析标准支持向量机模型所面临问题的基础上,引入了一种新的支持向量机模型方法—P-SVM,进而以P-SVM为工具,采用支持向量机分类的1-v-1策略建立了绿色供应商评价模型。数据仿真显示该模型同标准支持向量机模型相比不仅具有更好的推广能力,而且具备较好的特征变量自动选取功能。     

基于BP神经网络的稿件质量评价系统

分析了科技期刊稿件审理的指标体系与BP神经网络的基本原理，建立了基于BP神经网络的稿件质量评价系统，输入层为6个节点，输出层为1个节点，中间层为12个节点，并应用24个样本对网络进行了训练。检验结果表明，检验样本的期望输出结果与网络模型的计算结果的最大误差小于0．1％，说明该模型可行。     

基于神经网络的查新报告质量评价方法

针对科技查新报告质量的评价易受多种因素影响的情况,提出了一种基于神经网络的查新报告质量评价方法,避免了人为确定权重,减少了评价过程中的随机性和评价人员主观上的不确定性,使评价结果更公平、更有效、更客观。     

基于云模型的建筑工程质量等级评价

为了更好地处理建筑工程质量等级评价过程中的模糊性,本文利用云模型在不确定性转换上的优势,探索了建筑工程质量等级评价一种新方法,并通过工程实例对该方法进行了实证研究。     

基于WNN的供应商评价研究

供应商评价是企业可持续发展的关键环节.在对小波神经网络进行深入研究基础上,探讨了基于小波神经网络的信息评价算法,在此基础上给出基于小波神经网络的多属性综合评价方法.最后以供应商信息评价为例,进行基于该方法的供应商评价实证研究,并对结果做了简要分析.     

基于模糊神经网络的高速公路路面质量评价

模糊神经网络在系统辨识、模式识别、图像处理、财务工程、数据采掘、工业控制、消防电子等许多领域有着广泛应用。文章着眼于高速公路路面质量评价,概述了高速公路路面质量评价的重要性,明确了基于模糊神经网络的高速公路路面质量评价的提出,并就其作出验证,意在为高速公路路面质量评价中模糊神经网络的应用提供思路与支持。     

浅谈供应商的质量管理

针对国有大中型企业的特点探讨国内供应商管理的有效途径和方法。     

基于供应商参与新产品开发的供应商评价研究综述

分析SINPD视角下供应商评价研究的动因和基于SINPD的供应商评价研究的新特征,然后对国外学者基于SINPD的供应商评价研究进展进行梳理与评述,并指出现有研究的不足及未来可能的研究方向.     

基于供应商参与新产品开发的供应商评价管理框架研究

供应商参与新产品开发(Supplier involvement in new product development,SINPD)作为一种新的合作模式受到广泛关注.在对供应商参与新产品开发实施过程分析的基础上,从制造商角度出发,构建了SINPD视角下的供应商评价管理框架模型,并对其结构、主要内容及运行过程进行了分析.     

基于径向基神经网络的数字馆藏质量评价研究

根据径向基神经网络的自组织、自学习和自适应等特性,提出了基于径向基神经网络的数字馆藏质量评价方法,建立了评价模型,运用该模型对山东省烟台和威海地区的5所高校图书馆的数字馆藏进行了质量评价.通过MATLAB仿真试验结果分析,证明了其可行性和有效性.     

信息检索课多媒体教学神经网络评价模型

将BP神经网络的原理用于信息检索课程多媒体教学质量评价,通过分析,给出了神经网络的信息检索课程多媒体教学质量评价模型结构,以及步长的学习算法,并在MATLAB系统内得以实现.结果表明,人工神经网络用于信息检索课程多媒体教学质量评价中,既克服了专家在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性.     

基于供应商参与新产品开发的供应商评价管理框架研究

供应商参与新产品开发(Supplier involvement in new product development,SINPD)作为一种新的合作模式受到广泛关注。在对供应商参与新产品开发实施过程分析的基础上,从制造商角度出发,构建了SINPD视角下的供应商评价管理框架模型,并对其结构、主要内容及运行过程进行了分析。     

基于模糊神经网络的质量成本控制模型

采用PAF模型,即质量成本由预防成本、鉴定成本、损失成本(内部损失成本和外部损失成本)组成。首先根据以往各种研究文献以及企业实际情况设置质量成本三级科目。根据历史数据对各科目做Pareto分析,找出影响质量成本的主要影响科目,然后利用统计分析中的相关分析以及偏相关分析对其进行降维,找出真正影响质量成本的科目。而后对其分析得出可控影响因素及不可控影响因素,从而从可控因素上分析得出控制方法,再根据因素分析找出其潜在影响因素。最后,利用模糊控制方法以及神经网络建立质量成本控制模型。