MBA毕业论文《基于BP神经网络的供应商选择与评价研究》(62页).rar 摘要 信息技术和经济全球化的高速发展，给企业带来一系列新的严酷的经济竞争 压力。为了适应现代环境下的市场需求，企业必须协调并整合资源，提升整个供 应链的竞争力。作为整个供应链源头的供应商，是供应链优化的重要环节，对企 业能充分发挥核心竞争力起着关键的作用。 在这样的背景之下，本文以定性结合定量为研究方法，对供应商的选择与评 价进行深入的探讨和研究。首先介绍了论文研究的背景和意义，综述国内外对供 应商选择与评价研究的现状。其次以供应商选择评价理论为基础，对供应商、人 工神经网络等相关概念进行了界定。在综合已有相关文献资料的基础之上，根据 全面简明、客观可比、可操作性、可扩展性等设置原则，构建了供应商选择评价 指标体系。该体系包括产品质量、产品价格、交货期、生产能力、新产品研发水 平、信息化水平、财务状况、售后服务8个一级指标；ISO质量认证情况、产品 合格率、返修退货率、价格、交货提前期、订单满足率、年生产能力、数量柔性、 时间柔性、品种柔性、研发经费投入额、新产品的销售比率、专业人员比例、信 息系统的使用与维护水平、资产报酬率、流动比率、资产负债率、顾客投诉响应 率、顾客投诉满意度19个二级指标。 进而运用BP神经网络理论，在供应商选择评价指标体的基础上，构建基于 BP神经网络的供应商选择评价模型。通过样本输入数据的学习构建BP神经网 络，并对网络进行训练及仿真，计算出预测值和实际值的误差，从而选择出符合 要求的供应商。然后以MATLAB提供的工具箱通过数据模块、网络模块和输出 模块三大模块，对BP神经网络的供应商选择评价模型进行了实现。论文最后通 过A公司的应用算例，对运用MATLAB实现基于BP神经网络的供应商选择评 价的应用过程与步骤进行了详细的介绍，并验证分析了基于BP神经网络的供应 商选择评价方法，是一种可行而且有效的方法。期望本论文的研究方法及结论能 够在理论和实践上对供应商选择评价研究领域提供借鉴。 关键词：供应商，指标体系，BP神经网络，MATLAB