[發明專利]一種基于LMBP模型的供應鏈質量績效評估方法在審
| 申請號: | 201910361952.9 | 申請日: | 2019-04-30 | 
| 公開(公告)號: | CN110097282A | 公開(公告)日: | 2019-08-06 | 
| 發明(設計)人: | 黃棟;葉衛民;何杜博;趙松松;蔡萬區;周景冉 | 申請(專利權)人: | 中國人民解放軍海軍工程大學 | 
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06N3/08 | 
| 代理公司: | 長沙大珂知識產權代理事務所(普通合伙) 43236 | 代理人: | 伍志祥 | 
| 地址: | 430033 湖北*** | 國省代碼: | 湖北;42 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 供應鏈 績效評估 指標數據 神經網絡模型 評價指標 權重 規范化 采購 評價指標體系 平衡計分卡 動態供應 計算評估 神經網絡 原始指標 動態性 評估 優化 改進 | ||
本發明公開了一種基于LMBP模型的供應鏈質量績效評估方法,包括規范化原始指標數據;計算評價指標權重值;根據所述的評價指標權重值和規范化后的指標數據確定實際供應鏈績效水平;將規范化后的指標數據和實際供應鏈績效水平輸入到LMBP神經網絡模型中進行訓練;獲取待評估的指標數據;利用訓練好的LMBP神經網絡模型計算評估結果。本發明將裝備采購供應鏈質量戰略與平衡計分卡結合運用到裝備采購的供應鏈質量績效評價中,完善了裝備采購供應鏈質量績效評價指標體系,并利用訓練好的LMBP神經網絡對供應鏈質量績效進行評估,能夠快速實現動態供應鏈優化后的績效評價與改進,故本發明方法對于動態性供應鏈績效評估具有更好的適用性。
技術領域
本發明屬于智能評估領域,具體涉及一種基于LMBP模型的裝備采購供應鏈質量績效評估方法。
背景技術
針對軍民融合深度融合發展的市場環境下,裝備采購供應鏈質量績效的動態性測量尚沒有合理解決辦法的問題。目前,國內外學者及研究機構對裝備采購供應鏈績效進行了大量的研究,張雪胭結合平衡計分卡理論從裝備采購業績、裝備采購成本、發展潛力、內部運行四個角度評價裝備采購績效;張敏等人從財務狀況、內部管理、用戶反饋四類指標進行了裝備采購組織績效評價;趙蘇等人從支持績效、過程績效、結果績效三部分評價通用裝備供應鏈績效等。這些方法大都是從特定層面對供應鏈績效進行評價,對用戶的需求考慮不足,評價缺乏動態性,評價指標體系構建的目的不夠明確。裝備采購供應鏈并不是一成不變的,具有明顯的動態性特點,績效評價能有效檢驗供應鏈質量,一旦現有裝備采購供應鏈質量不能滿足軍方客戶的需求或者存在明顯的缺陷,應該可依據評價結果針對其進行質量改善和結構優化。
發明內容
本發明的目的在于提供一種綜合考慮多方因素,計算速度快且準確度較高的基于LMBP模型的裝備采購供應鏈質量績效評估方法。
本發明的目的是這樣實現的,包括以下步驟:
步驟1,根據裝備采購供應鏈特點構建五維平衡計分卡評價體系框架;
步驟2,依據裝備采購供應鏈質量戰略在所述的五維評價體系框架下設立具體評價指標;
步驟3,規范化原始指標數據;
步驟4,計算評價指標權重值;
步驟5,根據所述的評價指標權重值和規范化后的指標數據確定實際供應鏈質量績效水平;
步驟6,將規范化后的指標數據和實際供應鏈績效水平輸入到LMBP神經網絡模型中進行訓練;
步驟7,獲取待評估的指標數據;
步驟8,利用訓練好的LMBP神經網絡模型計算評估結果。
具體地,步驟3中所述的原始指標數據包括效益型指標數據和成本型指標數據,效益型指標數據規范化公式為成本型指標數據規范化公式為其中aij為第i個樣本的第j個指標規范化前的原始數據,aijmin為第j個指標所有原始數據中的最小值,aijmax為第j個指標所有原始數據中的最大值,rij為第i個樣本的第j個指標規范化后的數據。
具體地,步驟4中采用熵權法計算各指標權重值,包括以下步驟,
步驟401,計算第i樣本下第j個指標值的比重pij:
其中m為樣本數量;
步驟402,計算第j個指標熵值ej:
其中k=1/lnn;
步驟403,計算第j個指標的權重wj:
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