基于PCA—BP神经网络方法的供应商选择

作者：刘增明,陈运非,蒋海青

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。

发文机构：中国计量学院质量与安全工程学院

关键词：供应商选择PCABP神经网络泛化能力supplier selectingPCA （principle component analysis）BP neural networkgeneralization ability

分类号： TP278[自动化与计算机技术—控制科学与工程][自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]