基于小波網(wǎng)絡(luò)的供應(yīng)商評(píng)價(jià)研究.pdf

1、面對(duì)經(jīng)濟(jì)全球化、用戶(hù)需求個(gè)性化和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，如何從數(shù)量眾多的供應(yīng)商中挑選出符合企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展利益，并能與之建立長(zhǎng)期合作伙伴關(guān)系的供應(yīng)商，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)綜合成本最低，這成為企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。 為了解決某大型企業(yè)在供應(yīng)商中的評(píng)價(jià)問(wèn)題，本文首先詳細(xì)闡述了供應(yīng)商評(píng)價(jià)的意義，并對(duì)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀進(jìn)行了客觀評(píng)述；其次在分析和借鑒現(xiàn)有供應(yīng)商評(píng)價(jià)理論的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，包括從企業(yè)內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)力、產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、生產(chǎn)技術(shù)能力和環(huán)境因素等方面進(jìn)

2、行指標(biāo)設(shè)置；接著研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種算法。由于BP算法存在學(xué)習(xí)速度較慢、擬合精度有待進(jìn)一步提高等問(wèn)題。因此將小波網(wǎng)絡(luò)方法引入供應(yīng)商評(píng)價(jià)中，運(yùn)用小波網(wǎng)絡(luò)多屬性綜合評(píng)價(jià)算法對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行了初始評(píng)價(jià)；采用小波網(wǎng)絡(luò)對(duì)象分類(lèi)算法對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行了持續(xù)評(píng)價(jià)。最后研究了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在供應(yīng)商評(píng)價(jià)中的應(yīng)用，若評(píng)價(jià)值為優(yōu)，供應(yīng)商可直接進(jìn)入合格供方名錄，下一年可繼續(xù)提供零部件；若評(píng)價(jià)值為差，則需要對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行劣勢(shì)分析，企業(yè)不考慮該供應(yīng)商的零部