基于BP-Adaboost与TOPSIS的航空装备供应商评价
日期:2024.12.17 点击数:0
【类型】期刊
【刊名】山东大学学报(工学版)
【关键词】 航空装备制造业,因子分析,供应商管理,TOPSIS法,AdaBoost算法,供应商评价指标体系,BP
【摘要】为提升航空装备供应商评价标准的适用性及准确性,提出并设计出一种基于逆向传播(back propagation, BP)神经网络-弱分类器(Adaboost)与优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)的航空装备供应商评价方法。运用因子分析理论对供应商评价指标进行筛选,构建适合航空装备行业特点的供应商评价指标体系。在Adaboost算法元框架下,将BP神经网络作为基分类器,设计基于BP-Adaboost强分类器供应商分类模型。针对BP-Adaboost算法无法精确计算供应商综合得分的不足,设计基于TOPSIS法的供应商评价模型。案例分析结果表明,基于BP-Adaboost与TOPSIS法的航空装备供应商评价模型具有更高的评价准确度,对企业完善供应商管理体系提供理论和实践指导。
【年份】2024
【作者单位】长安大学汽车学院;长安大学运输工程学院;
【期号】01
【页码】63-73
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