基于粗糙集和神经网络的供应链绩效预测研究

文章从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络相结合的供应链绩效预测模型。并结合一个供应链绩效预测实例,首先对其基于平衡记分卡的指标体系进行了约简,然后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把预测的样本输入到训练好的BP网络中得出供应链绩效的预测值,预测结果与实际结果基本吻合。     

供应链核心企业绩效决策研究

从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和BP神经网络的基本理论和方法,建立基于粗糙集和BP神经网络的核心企业绩效改进决策模型框架结构,并给出其中的基于分辨矩阵的指标约简方法和基于梯度的BP算法。最后结合一个实例,首先对其基于平衡记分卡的指标体系进行了约简,然后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,并与未进行指标约简的训练结果进行了对照分析,二者结果基本一致。在此基础上,依据指标的权重,提出核心企业绩效改进的决策意见和措施。     

一种有效的供应链绩效预测方法及其应用

从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和支持向量回归机的理论和方法,建立了基于粗糙集和支持向量回归机相结合的供应链绩效预测模型。结合一个供应链绩效预测实例,首先对其基于平衡记分卡的指标体系进行了约简,然后将约简的评价指标输入到支持向量回归机中进行训练,构建预测模型,最后把预测的样本输入到模型中进行供应链绩效预测,预测结果与实际结果基本吻合。     

基于粗糙集和神经网络的密闭鼓风炉故障诊断

针对密闭鼓风炉过程机理的复杂性及过程信息的不确定性,研究了基于粗糙集(RS)与神经网络相结合的故障诊断方法。采用自组织映射神经网络(SOM)和条件属性依赖度相结合的方法,对连续的样本数据进行离散化,应用基于专家经验与条件属性依赖度相结合的属性重要度计算方法进行启发式RS约简,并把约简结果作为BP神经网络的输入。实验结果表明,采用该方法不仅优化了神经网络的拓扑结构,降低了神经网络的训练时间,同时大大提高了学习速度和故障诊断的准确率。     

一种煤矿带式输送机故障诊断方法

针对煤矿带式输送机故障种类繁多且各征兆存在交叉,严重影响故障诊断的时效性和可靠性的问题,提出了一种煤矿带式输送机故障诊断方法。该方法采用粗糙集与神经网络相结合的故障诊断技术,通过粗糙集属性约简算法优化输入的故障征兆集,得到最优约简集;将约简后的最小条件属性集输入BP神经网络进行合理训练,经过不断学习优化,最终得到诊断决策规则;将约简的相应测试征兆属性样本输入训练好的网络进行故障诊断,判别出相应故障。仿真结果表明,该方法能够充分删除冗余信息,加快网络训练速度,提高带式输送机故障诊断精度。     

基于粗糙集神经网络的燃煤发热量预测模型

通过对粗糙集和BP神经网络的分析研究,以专家系统为核心,提出了一种基于粗糙集神经网络的燃煤发热量预测模型;选取影响燃煤发热量的6个参数,利用粗糙集理论对原始信息表进行约简操作,去除冗余的属性和属性值,得到约简规则,并将其作为BP神经网络的输入,对燃煤发热量进行预测;通过分析对比线性回归方法和粗糙集神经网络方法,说明该模型能有效地简化神经网络的网络结构,减少网络的训练步数,提高网络的学习效率,能够较准确地对燃煤发热量进行预测。     

基于启发式约简和DEA的油田供应链绩效决策

通过使用粗糙集的理论和方法,对某油田供应链企业的绩效指标离散化、设计决策表、进行启发式属性约简,对其绩效指标体系进行优化。然后利用度量决策单元相对有效性的DEA模型,对其26年的投入产出情况进行了研究,分析了绩效不佳年份造成的原因,提出了改善油田供应链投入产出指标如何调整的管理信息。与此同时,对经济效益指标体系的不完善性和统计数据的不合理性等进行了分析。     

基于粗糙集与神经网络的故障诊断研究

通过引入粗糙集理论,利用可辨识矩阵约简算法对故障诊断决策表进行属性约简,剔除其中不必要的属性,然后构造改进的BP神经网络作为粗糙集的后端处理机,构造了基于粗糙集与神经网络的故障诊断模型。仿真结果表明,该方法可以有效地减少输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,在故障诊断中有良好的应用前景。     

基于粗糙集-BP神经网络的机车滚动轴承故障诊断

论文提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的机车滚动轴承故障诊断方法.首先对原始故障诊断样本的连续属性进行离散化处理,然后利用粗糙集理论,对条件属性进行约简,删除冗余信息,最后将约简的最小属性集作为BP神经网络的输入,并设计BP神经网络对滚动轴承进行诊断.仿真结果表明粗糙集-BP模型不仅简化神经网络结构,而且提高了收敛速度和故障诊断正确率.     

基于粗糙集和模糊神经网络的空气质量评价

针对概率神经网络的输入量过多会影响其训练速度的问题,采用了基于分辨矩阵的粗糙集属性约简方法,删除不相关或不重要的指标.鉴于空气质量分级标准的模糊性,将模糊数学和概率神经网络结合起来,构建了模糊概率神经网络空气质量评价模型(FPNN),然后将约简后的指标值进行模糊化处理后输入到PNN神经网络进行智能训练.实例表明.该方法提高了收敛速度,评价结果客观可靠,具有一定的实用价值.     

基于优化神经网络的云计算环境下供应链伙伴选择

针对云计算环境下供应链伙伴的动态性,提出一种基于优化神经网络的云计算环境下供应链伙伴选择模型.首先构建计算环境下供应链伙伴评价指标体系,并采用层次分析法计算每一个指标的权值,然后采用神经网络对采集的企业评估训练样本进行学习,并采用遗传算法对神经网络参数进行优化价,建立企业综合评估模型,最后进行了仿真模拟实验.结果表明,本文模型可以准确描述供应链伙伴的动态性,能够对云计算环境下的供应链伙伴进行全面、公正的评价.     

一种供应链绩效评价新方法及其应用

利用平衡记分法建立供应链绩效评价指标体系,利用粗糙集理论对绩效评价体系进行约简,得到约简后的指标集后,使用基于信息熵的多属性评价方法对供应链绩效进行评价和排序,以便决策者参考。经过实证分析,证明该方法是有效的供应链绩效评价方法。     

基于人工神经网络的混凝土碳化深度研究

介绍了BP神经网络的基本概念与结构,提出了计算和预测混凝土碳化深度的神经网络模型。建立1-3-1单因子(时间)输入向量网络与传统回归分析方法进行比较;建立6-4-1多因子输入向量网络计算及预测混凝土碳化深度。分析结果表明该模型计算和预测精度都能达到工程要求,适合在工程中应用。     

人工神经网络在ERP系统中的应用

在传统的ERP的基础上,增加专家系统模块,即基于人工神经网络技术的预测分析模块,提出了ERP和专家系统的集成管理方法,完成复杂的非线性预测,以使ERP系统智能化、自动化水平更高。该模块采用反向传输BP神经网络模型来实现,通过网络的自适应学习和训练,找出输入和输出之间的内在联系,以求解问题。利用该专家系统对汽车制造企业市场销售量进行预测,结果表明：该方法性能、实用性和通用性好。     

基于BSC的贸易供应链信息系统绩效评价指标体系构建

信息系统的绩效通常具有间接性和滞后性,以往的评价方法侧重于财务角度,缺乏全局性和系统性。为此,建立了一种以平衡计分卡为基础的贸易供应链信息系统绩效综合评价指标体系。     

基于IHSA_LSSVM的供应链绩效评估研究

为有效评估供应链绩效,结合和声搜索算法(IHSA)与最小二乘支持向量机,提出一种评估算法(IHS_LSSVM)。研究和声搜索算法的原理,对基音调整概率和基音调整步长进行动态调整,给出一种改进的和声搜索算法。利用该算法的全局搜索能力优化选取LSSVM的惩罚因子r和高斯核函数的半径σ。采用供应链绩效评估实例,构建供应链评估模型。仿真实验结果表明,与已有的BP神经网络和LSSVM等评估算法相比,IHS_LSSVM具有更小的预测误差和更高的预测精度。     

组合评价方法在煤矿安全风险评估中的应用

研究煤矿安全风险准确评估问题,煤矿生产的复杂性导致煤矿事故的动态性、模糊性和随机性,且影响煤矿安全风险等级指标多,指标与风险等级之间呈复杂的非线性关系,导致传统评估方法的准确率低。为了提高煤矿安全风险评估的准确率,提出一种组合的煤矿安全风险评估方法。首先构建出煤矿安全风险评估指标体系,然后采用层次分析法计算各评估指标权重,且采用模糊方法建立判断矩阵,最后将其输入到BP神经网络学习建立煤矿安全风险评估模型。利用具体数据对模型性能进行了验证性测试。实验结果表明,相比较于其它评价方法,组合评价方法提高了煤矿安全风险评估的准确率,是一种有效的煤矿安全风险评估方法。