李泽尧，朱玉杰，刘 黎

(东北林业大学 工程技术学院，哈尔滨 150040)

供应链是基于核心企业，把资金流、信息流、物流牢牢的控制起来，从原材料的采购开始，制造成再制品或者消费品，由供应商、制造商、分销商、零售商、直至将产品送到客户手中的一个完整的功能性网链结构[1-2]。ANN模型是通过网络内部学习训练获得知识，从而解决了问题。人工神经网络的理论基础是生物学中的神经网络。由于训练方法的不同，学者们把人工网络分成了两大类：自我组织类型和逆向传播类型神经网络。逆向传播类神经网络被简称为BP(Back Propagation)[3]，这种神经网络是一种多层前馈型的基于误差反向传播的神经网络，目前在神经网络领域应用最多的就是BP神经网络算法，正是因为它成熟的训练方法和良好的逼近能力才会得到广泛应用的[4]。

1 构建供应商选择与评价指标体系

根据系统全面性原则、目的性原则、科学实用性原则、定性与定量结合的原则、可拓展性原则[5-6]，依据企业提供的真实数据，见表1。

表1 供应商选择与评价指标

2 建立基于BP神经网络的评价模型

BP神经网络都是多层网络，它不仅包括输入层和隐含层还有输出层。而且输入层和输出层节点也并不只有一个，隐层的节点数也有一层和多层之分[7-8]。如图1所示。

令LA层节点ai到LB层节点br间的连接权为wirr，LB层节点br到LC层节点cj间的连接权为vrj，Tr为LB层节点的阈值，θj为LC层节点的阈值，则LB层中节点输出的函数为：

图1 BP神经网络的结构

(1)

LC层中节点的输出函数：