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基于PCA-BP神经网络方法的供应商选择

2014-02-10分类号:TP183;F713.3

【作者】刘增明  陈运非  蒋海青  
【部门】中国计量学院质量与安全工程学院  
【摘要】为了克服PCA(主成分分析)和BP神经网络这两种现有的供应商选择方法的缺陷,提出PCA-BP神经网络方法,对该方法的实施过程进行了系统研究,并利用某包装企业J合作过的30家供应商的历史评价数据进行了实例分析。该方法可在短时间内得到各供应商评价的预测结果,且其与专家评分的误差均在5%以内。同时,PCA-BP神经网络方法相对于传统BP神经网络方法具有更快的收敛速度、更强的泛化能力以及更好的学习稳定性。
【关键词】供应商选择  PCA  BP神经网络  泛化能力
【基金】
【所属期刊栏目】工业工程与管理
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