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　　(3)誤差計算模型

誤差計算模型是反映神經(jīng)網(wǎng)絡期望輸出與計算輸出之間誤差大小的函數(shù):

Ep=1/2×∑(tpi-Opi)

i=1

2

(4)

tpi———i節(jié)點的期望輸出值;Opi———i節(jié)點計算輸出值。

(4)自學習模型

神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程,即連接下層節(jié)點和上層節(jié)點之間的權重矩陣Wij的設定和誤差修正過程。BP網(wǎng)絡有師學習方式-需要設定期望值和無師學習方式-只需輸入模式之分。自學習模型為

圖1　供應鏈績效評價指標體系

△Wij(n+1)=η×ФOj+a×△Wij(n)(5)i×η———學習因子;Фi———輸出節(jié)點i的計算誤差;Oj———輸出節(jié)點j的計算輸出;a———動量因子。

2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡

BP網(wǎng)絡模型處理信息的基本原理是:輸入信號Xi通過中間節(jié)點(隱層點)作用于輸出節(jié)點,經(jīng)過非

線形變換,產(chǎn)生輸出信號Yk,網(wǎng)絡訓練的每個樣本包括輸入向量X和期望輸出量t,網(wǎng)絡輸出值Y與期望輸出值t之間的偏差,通過調(diào)整輸入節(jié)點與隱層節(jié)點的聯(lián)接強度取值Wij和隱層節(jié)點與輸出節(jié)點之間的聯(lián)接強度Tjk以及閾值,使誤差沿梯度方向下降,經(jīng)過反復學習訓練,確定與最小誤差相對應的網(wǎng)絡參數(shù)(權值和閾值),訓練即告停止。

BP網(wǎng)絡模型包括輸入輸出模型、作用函數(shù)模型、誤差計算模型和自學習模型。

(1)節(jié)點輸出模型

隱節(jié)點輸出模型:Oj=f(∑Wij×Xi-θj)

i=1

3　樣本體系的建立

本文根據(jù)上海某動力設備有限公司的實際情況,整理出企業(yè)供應鏈管理的績效指標評價研究的

基本數(shù)據(jù)。

但由于數(shù)據(jù)中各指標之間存在著量綱、數(shù)量級的不同等問題,并且既有定性指標又有定量指標,為使各指標在整個系統(tǒng)中具有可比性,應將定性指標進行定量化處理。具體來講,反映供應鏈管理績效的指標一般歸為二種,正向指標(越大越好)、反向指標(越小越好),必須將他們量化為閉區(qū)間[0,1]上的無量綱的指標屬性值,利用效應系數(shù)對其進行規(guī)范化和同趨化處理。

對于正向型指標,效應系數(shù)計算公式為Fj=1-(Xj-Xjmin)/(Xjmax-Xjmin)對于逆向型指標,效應系數(shù)計算公式為

Fj=(Xj-Xjmin)/(Xjmax-Xjmin)

其中,Fj是目標值為Xj的效應系數(shù);Xjmin是預先

確定的第j各指標的最小值;Xjmax是預先確定的第j各指標的最大值;j是評價指標的數(shù)目。

在經(jīng)過上述處理后,得到樣本數(shù)據(jù)如表1。

　40.9670.6030.0000.5010.750

樣本50.9250.8730.1750.6130.250

　60.8460.6310.1800.7090.500

70.6540.5390.0650.8910.375

　80.9910.5610.48109810.375

　90.9830.7630.1050.8150.375

(1)(2)

輸出節(jié)點輸出模型:Yk=f(Oj-θk)∑Tjk×

j=1

f———非線形作用函數(shù);θ———神經(jīng)單元閾值。

(2)作用函數(shù)模型

作用函數(shù)是反映下層輸入對上層節(jié)點刺激脈沖強度的函數(shù)又稱刺激函數(shù),一般取為(0,1)內(nèi)連續(xù)取值Sigmoid函數(shù):f(x)=1/(1+e)

-x

(3)

表1　樣本數(shù)據(jù)量化表

指標　

供應鏈資本收益率供應鏈庫存天數(shù)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)率客戶銷售增長有效提前期率

　10.0000.8530.0670.0000.625

20.9601.0000.0710.8490.000

　30.9400.8530.0000.6890.250

—36—

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