基于BP神经网络和DEA的物流供应商选择

把交叉模型的评价结果设定为样本的期望值,将BP神经网络和交叉评价模型有机结合起来,构建了物流供应商选择模型。以2006年22家上市物流供应商的数据为样本进行了研究。该方法从统计数据出发,避免了主观因素对评价结果的影响,使物流供应商选择结果具有相对客观性。实例表明,该选择模型能够确定出备选物流供应商的评价等级和大小,为物流供应商的选择提供了一种新方法。     

与供应商的采购合作关系分析

对与供应商的采购合作关系进行了初步的分析，通过需求分析、选择供应商、正式建立合作关系、实施和加强合作关系4个过程展开，分别对筛选战略、供应管理计划流程、供应商的评估和选择、认证管理等关键问题进行初步分析，旨在使采购工作趋于完美。     

BP神经网络及其在供应商选择评价中的应用

供应商选择评价方法是否得当,将直接决定企业所选供应商的优劣,并将最终影响到整个供应链的竞争能力.首先基于21世纪采购环境的变化及其对采购供应提出的新要求,结合前人的研究成果,构建了供应商选择评价指标体系,并对这些指标的内涵进行了分析.考虑到供应商选择指标之间呈现出复杂的非线性关系,而诸多的评价方法中,唯有人工神经网络具...     

基于供应商产能约束的BOM研究

分析了现有BOM研究与应用中存在的问题.在传统BOM信息的基础上,考虑供应商产能因素,提出一种基于供应商产能约束的供应链型动态BOM模型和构造方法.该BOM模型能够动态适应供应链的变化.最后给出了动态BOM的实现流程,并通过案例予以说明.     

土建项目供应商管理的问题与对策分析

运用采购管理、供应链管理、供应商评价理论,通过对项目采购管理现状的深入调查,从提高企业核心竞争力,降低项目采购成本的目的出发,分析指出了存在于项目供应商管理中的问题,得出了在供应商选择和关系管理方面、项目采购管理规章制度方面等项目采购管理方面存在不足。应用先进理论与本单位实际情况结合得出了完善规章制度及队供应链理论为基础的供应商关系管理实施。     

基于供应链管理的供应商选择问题初探

首先讨论了供应链环境下选择供应商的意义，然后建立了供应商选择的评价指标体系，重点讨论了应用TOPSIS 方法对供应商选择的模型及算法，最后用一个简单的案例进行了说明。     

浅谈供应链管理中的供应商管理

供应链管理作为新兴的管理模式,在企业中得到广泛应用,而供应商管理对整个供应链管理起着至关重要的作用。本文在对目前企业和供应商之间的现状进行分析的基础上,对供应商管理选择以及实现企业与供应商互惠双赢等问题提出了探讨。     

基于BP神经网络的复杂电子设备实时故障诊断专家系统

以某型通信设备为例，介绍了如何将BP神经网络和传统的专家系统结合在一起，构成实时的故障诊断系统，从而避免传统的专家系统存在的一些问题，更好地解决故障诊断的问题。     

柔性供应链的优化及供应商响应时间分析

针对Ricardo提出的柔性供应链结构,赋予其新的涵义：在顾客订单分离点之前,采用模块化技术,以获得规模经济效益;在订单分离点之后,采用延迟生产,以获得范围经济效益。同时以柔性供应链各节点的成本和客户服务水平为优化参数,建立多目标函数优化模型,并借助于MATLAB的GAOT,利用遗传算法求解。最后在优化结果的基础上,研究了柔性供应链的供应商响应时间(Supplier Response Time,SRT),描述了目标SRT与安全库存、客户服务水平的关系及相互影响。     

基于LSSC的供应商选择与订单分配

面对物流服务供应链中不规则的客户需求,物流服务集成商如何有效分配各物流供应商的物流订单是一大难题。考虑集成商对不同分销点的多个物流供应商分配订单的情形,建立基于物流供应商现有手头订单、物流能力可获得性、配送效率、缺损率与成本的供应商选择与订单分配组合优化模型,并采用相应算法进行算例分析。结果表明:该模型及算法能够为物流服务供应链的运作确定合适数量的供应商及进行订单分配的优化;在确保满足客户期望服务水平的同时,降低供应商的运作成本,并促使其为获取更大的竞争优势而改进自身的物流服务能力。     

用ANN法对房间空调冷负荷进行预测的讨论

通过影响空调负荷的参数的研究,认为空调负荷是一个动态过程;结合神经网络的内在特点和功能,对某一空调系统的冷负荷进行了预测,结果能满足计算要求.在这基础上考虑了为提高神经网络预测空调负荷准确性还应进一步开展的工作.     

Design and Application of an Expert System for Equipment Maintenance and Forecast

The maintenance and forecast expert system of equipment based on Artificial Neural Network is composed of control, measure, failure forecast, execution, data processing module and database. The data processing module obtains the change of the controlled objects＇ structure and parameters, then takes correspondent measures according to the examination and diagnosis information. The failure forecast module finds the control system fault, separates the fault symptom location, tells the fault kind, estimates the magnitude and time of the fault, and finally makes evaluation and decision.     

基于RBF神经网络算法的连拱隧道围岩变形预测方法研究

利用径向基函数前馈式神经网络的特性,构建了连拱隧洞围岩变形的预测模型,并利用Matlab工具对模型进行求解。最后的工程实例对文章的方法进行了检验,其结果表明,此方法具有求解速度快,结果更为优化：预测效果更好等优点。     

基于稳态ANN模型和模糊PD控制的变速直膨式空调系统温湿度同时控制方法

直膨式空调系统温湿度控制过程高度耦合,造成传统方法下室内空气温湿度的同时精确控制较难实现。本研究基于模糊PD控制逻辑,利用稳态ANN模型建立新型温湿度同时控制算法,根据实时温湿度的控制误差计算所需的显、潜冷量,输出风机、压缩机转速,实现温湿度的同时控制。针对建立的新型控制算法,进行了控制性能验证实验,命令跟随实验结果表明,在新型控制算法的控制下,空气干球与湿球温度设定值改变后在720 s内被稳定在新的设定值,误差在±0.2℃以内;负荷干扰实验结果表明,在有负荷扰动的条件下,控制器在干湿球温度偏离设定值0.5℃后迅速响应,并在600 s内将干湿球温度控制到设定值,波动不超过0.2℃。因此本文建立的新型控制方法可以实现使用变速直膨式系统进行室内空气温湿度同时控制。     

供应商质量供应能力指数的分析与评价

本文首先简要阐述了供应商质量供应能力,进而提出了质量供应能力指数的概念和计算公式,编制了质量供应能力指数与供应商产品不合格率的对应表,给出了对于重要质量特性和一般质量特性的质量供应能力分析对策示例,最后探讨了应用此方法应注意的问题.     

应用人工神经网络专家系统进行拉深件成形缺陷分析

人工神经网络专家系统是一种新型的专家系统。阐述了人工神经网络专家系统在冲压件成形缺陷分析中的应用，着重指出了人工神经网络专家系统与传统专家系统的不同之处以及在建立冲压件缺陷分析人工神经网络专家系统时所要注意的关键技术。     

ANN based prediction model for fatigue crack growth in DP steel

An artificial neural network (ANN)-based model was developed to analyse high-cycle fatigue crack growth rates (d a /d N ) as a function of stress intensity ranges (Δ K ) for dual phase (DP) steel. The training data consisted of d a /d N at Δ K ranges between 5 and 16 MPa √ for DP steel with martensite contents in the range 32 to 76%. The ANN back-propagation model with Gaussian activation function exhibited excellent agreement with the experimental results. The fatigue crack growth rate predictions were made to demonstrate its practical significance in a given real-life situation. Because of the wide range of data points used during training of the model, it will provide a useful predictor for fatigue crack growth in DP steels.     

神经网络技术在供应链管理中的应用

神经网络技术已被成功地应用在许多商业领域,包括供应链管理。本文首次系统地总结了神经网络技术在供应链管理中的应用。首先介绍了神经网络的本质和特性,接着详细介绍了神经网络技术在供应链管理中的５个方面的应用：优化、预测、决策支持、建模和仿真和全局化管理;然后运用ＢＰ型神经网络对上海市场自行车的需求量进行了预测;最后指出阻碍神经网络技术发展的两个障碍以及神经网络技术发展的方向。     

核心竞争力系统的演化

在对核心竞争力认识的基础上,以汽车工业不同生产方式的转变为线索,探讨了企业核心竞争力系统的演化过程,并结合对当今知识经济、组织学习及创新的思考,提出基于知识与创新的核心竞争力,并就处于战略联盟的企业群体的竞争优势提出一种新的观念－－核心能力链。     

基于多Agent的加工时间定额确定方法

研究了CAPP和生产调度集成环境中的时间定额问题,提出了一种基于Agent的时间定额确定方法。采用智能Agent的方法,建立了集成环境中确定时间定额的结构模型。将影响时间定额的因素映射成与工序状态有关的零件特征Agent和加工方法Agent。以神经网络Agent为计算工具,借助于Agent的判断推理能力,将各因素处理成神经网络可以识别和接受的数据模式。利用黑板结构处理各Agent之间的信息交互和协同控制,以快速确定工序的时间定额问题。实验表明,只要选择适当的样本,并在系统中不断进行自学习和自组织,就能快速获得准确的工序时间定额。