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粗糙集和BP神经网络在供应链绩效评价中的应用研究
引用本文:史成东,陈菊红,郭福利. 粗糙集和BP神经网络在供应链绩效评价中的应用研究[J]. 软科学, 2008, 22(3): 9-13
作者姓名:史成东  陈菊红  郭福利
作者单位:1. 西安理工大学,工商管理学院,西安,710048;山东理工大学,电气与电子工程学院,山东,淄博,255049
2. 西安理工大学,工商管理学院,西安,710048
基金项目:国家自然科学基金 , 西安理工大学校科研和教改项目
摘    要:从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络相结合的供应链绩效评价模型。并结合一个供应链绩效评价实例,首先对其基于平衡记分卡的指标体系进行了约简,然后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把评价的样本输入到训练好的BP网络中,得出供应链绩效的评价值、评价结果与实际结果基本一致。

关 键 词:粗糙集  BP神经网络  约简  分辨矩阵  供应链绩效评价模型
文章编号:1001-8409(2008)03-0009-05
修稿时间:2007-08-31

The Application Research of Rough Sets and BP Neural Network in Supply Chain Performance Evaluation
SHI Cheng-dong,CHEN Ju-hong,GUO Fu-li. The Application Research of Rough Sets and BP Neural Network in Supply Chain Performance Evaluation[J]. Soft Science, 2008, 22(3): 9-13
Authors:SHI Cheng-dong  CHEN Ju-hong  GUO Fu-li
Abstract:This paper sets up a supply chain performance evaluation model based on rough sets and BP neural network from knowledge discovery and data mining perspective.It gives a supply chain performance evaluation example,firstly reduces its index based on the balanced scorecard system,and then inputs the reduction index to BP neural network for intelligent training.Finally,it inputs the evaluated sample to the trained BP network and gets supply chain performance evaluation value.The evaluating result is matched with the actual result.
Keywords:rough sets  BP neural network  reduction  discernable matrix  supply chain performance evaluation model
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