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基于支持向量机的供应商选择系统的设计与实现

作　者: 谢道明
导　师: 邵康
学　校: 安徽理工大学
专　业: 物流工程
关键词: 供应链 供应商选择 最小二乘支持向量机 系统设计
分类号: TP181
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 5次
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内容摘要


近年来,随着科学技术和经济的飞速发展,企业面临着前所未有的机遇和挑战,从而使得供应链面临着更为复杂、变幻莫测的竞争环境。供应商的选择与管理是供应链管理的重要组成部分和不可或缺的环节。在现代企业活动中,供应商已经成为一种战略资源,谁拥有优质供应商,谁就能站在高水平的竞争平台上。加强对供应商团队的管理,可以带来以下好处：促进供应商持续改进；获得更好质量的产品；降低成本；缩短采购前置期；提高服务水平等各个方面。总之,建立并逐步完善科学合理的供应商选择与管理体系,不断优化提高供应商质量,对于提高企业的管理效益,提高企业的综合水平和竞争力,有着重大意义。本文在阅读了大量国内外文献和专家研究成果的基础上,首先对供应链管理的相关理论知识进行了研究,之后对供应链环境下的供应商选择理论进行了详细的讨论,分析改善了供应商选择的流程,建立了供应商三级指标评价体系。在对以上这些知识进行了系统分析的基础上,深入探讨了统计学理论中的机器学习内容,重点研究了支持向量机的分类方法,最终选取最小二乘支持向量机方法进行供应商的评价选择,并通过实验进行了验证。最后,在供应商指标评价体系和最小二乘支持向量机模型的基础上,编程实现了供应商选择评价系统,并对系统的需求和总体设计进行了详细论述。本文所完成的系统能够使企业科学、合理的对供应商作出评价,对于企业的信息化推进,以及提高企业管理者的科学决策能力具有较大应用价值。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-14
1 绪论  14-19
  1.1 研究背景  14-15
  1.2 研究现状  15-17
    1.2.1 国内研究现状  15-16
    1.2.2 国外研究现状  16-17
  1.3 论文的主要内容和意义  17-19
    1.3.1 本文的主要内容  17
    1.3.2 本文的现实意义  17-19
2 供应链环境下供应商的选择理论  19-28
  2.1 供应链的概念和原理  19-23
    2.1.1 供应链的概念  19
    2.1.2 供应链的特征  19-20
    2.1.3 供应链管理的内容  20
    2.1.4 供应链的管理原理  20-23
  2.2 供应链环境下供应商的选择  23-26
    2.2.1 供应链环境下企业和供应商之间的关系  24-25
    2.2.2 传统供应商选择存在的主要问题  25
    2.2.3 供应链环境下供应商关系与传统供应商关系的区别  25-26
  2.3 建立供应商合作伙伴关系的意义  26-28
3 供应商选择指标评价体系的确立  28-37
  3.1 供应商选择流程  28-33
    3.1.1 产品和市场分析  29-30
    3.1.2 建立供应商选择目标  30-31
    3.1.3 建立供应商评价体系  31
    3.1.4 成立评价组织  31
    3.1.5 评价供应商合作伙伴  31-32
    3.1.6 确定供应商合作伙伴  32-33
  3.2 供应商选择评价指标选择体系的建立  33-37
4 支持向量机理论及其在供应商选择上的应用  37-46
  4.1 统计学习理论的核心内容  37-39
    4.1.1 VC维  37
    4.1.2 推广能力的界  37-38
    4.1.3 结构风险最小化  38-39
  4.2 线性支持向量机  39-41
  4.3 非线性支持向量机  41-42
  4.4 最小二乘支持向量机评价方法  42-43
  4.5 实例验证  43-46
5 系统设计与实现  46-61
  5.1 需求分析  46-53
    5.1.1 系统的性能要求  46
    5.1.2 系统功能需求分析  46-47
    5.1.3 系统开发环境和运行环境  47-48
    5.1.4 实现系统功能的重要模型  48-51
    5.1.5 数据流图和数据字典  51-53
  5.2 系统总体概要设计  53-55
    5.2.1 系统总体结构设计  53-54
    5.2.2 系统数据模型设计  54-55
  5.3 系统详细设计  55-59
    5.3.1 用户管理  55-57
    5.3.2 供应商管理模块  57-58
    5.3.3 决策模块  58-59
  5.4 系统评价  59-61
总结  61-62
参考文献  62-66
致谢  66-67
作者简介  67

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 自动推理、机器学习
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