物流技术（装备版）
物流技術（裝備版）
물류기술（장비판）
LOGISTICS TECHNOLOGY（Equipment）
2015年
7期
199-201,210
,共4页
供应商评价%BP神经网络%遗传算法
供應商評價%BP神經網絡%遺傳算法
공응상평개%BP신경망락%유전산법
利用基于遗传算法的BP神经网络建立了一种供应商评价模型,实现了供应链中的供应商多指标评价,提高了供应商评价过程的客观性,同时克服了BP神经网络具有泛化能力较弱、较多的依赖初始值等缺点,该模型为供应商的评价研究提供了模型和方法的支撑.实证结果表明,该模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理.
利用基于遺傳算法的BP神經網絡建立瞭一種供應商評價模型,實現瞭供應鏈中的供應商多指標評價,提高瞭供應商評價過程的客觀性,同時剋服瞭BP神經網絡具有汎化能力較弱、較多的依賴初始值等缺點,該模型為供應商的評價研究提供瞭模型和方法的支撐.實證結果錶明,該模型具有較彊的自組織、自學習和自適應能力,模型評估結果比較客觀閤理.
이용기우유전산법적BP신경망락건립료일충공응상평개모형,실현료공응련중적공응상다지표평개,제고료공응상평개과정적객관성,동시극복료BP신경망락구유범화능력교약、교다적의뢰초시치등결점,해모형위공응상적평개연구제공료모형화방법적지탱.실증결과표명,해모형구유교강적자조직、자학습화자괄응능력,모형평고결과비교객관합리.
