基于GA-BP神经网络的船用柴油机制造企业供应商评价

• 作者: 吴玉国 徐先进 邓浩
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 船用柴油机 制造企业 供应商评价 因子分析 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与经管
• 页码范围: 80-87,96
• 页数: 9页
• 分类号: TH117.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2019.01.015

摘要

根据船用柴油机制造企业有着采购成本高、供应商数量多的特点,针对相关企业在进行供应商评价时,指标过于单一、评价方法过于主观、难以对供应商作出全面客观的评价等问题,在问卷调查的基础上,运用因子分析法对选择的指标进行筛选,构建适用于船用柴油机制造企业的供应商评价指标体系.将BP神经网络与遗传算法结合,建立基于GA-BP神经网络的供应商评价模型,并通过实例分析验证了模型在船用柴油机制造企业供应商评价中的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴玉国	安徽工业大学管理科学与工程学院	68	273	8.0	13.0
2	邓浩	安徽工业大学管理科学与工程学院	3	3	1.0	1.0
3	徐先进		1	1	1.0	1.0