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基于MultiBoost-LMT算法的供应商信用评价研究
基于MultiBoost-LMT算法的供应商信用评价研究
作者:
陈力
黄艳莹
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
供应商信用评价
MultiBoost
LMT
摘要:
供应商违约问题一直是供应链管理模式中的一大难题,建立有效的模型实现较准确的供应商违约预测来协助企业采取应对措施,对于企业竞争致胜具有重要意义.本研究首先对MultiBoost算法的框架进行改进,用LMT算法代替C4.5决策树算法,作为MultiBoost的基分类器,提出MultiBoost-LMT算法,其优点是对样本中的奇异点和异常值不敏感,不易出现过拟合现象,具有更高的泛化能力.其次将MultiBoost-LMT算法应用于供应商信用评价问题,在两个公开的供应商信用数据集上的数值试验表明:与其它算法相比,所提出的MultiBoost-LMT算法能够显著地提高供应商信用分类精度,具有较高的实用价值.
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篇名
基于MultiBoost-LMT算法的供应商信用评价研究
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关键词
供应商信用评价
MultiBoost
LMT
年,卷(期)
2017,(12)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
76-78
页数
3页
分类号
TP1812.5
字数
2461字
语种
中文
DOI
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陈力
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黄艳莹
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研究来源
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期刊影响力
价值工程
主办单位:
河北省技术经济管理现代化研究会
出版周期:
旬刊
ISSN:
1006-4311
CN:
13-1085/N
开本:
大16开
出版地:
河北省石家庄市槐安西路88号卓达物业楼A501室
邮发代号:
18-2
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
66563
总下载数(次)
245
总被引数(次)
203407
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