刘　蕾， 卢建军， 卫　晨， 刘志鹏

(1.西安邮电大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710121;2.西安邮电大学 经济与管理学院,陕西 西安 710121)



遗传神经网络在煤炭企业物资分类中的应用*

刘蕾1， 卢建军1， 卫晨2， 刘志鹏2

(1.西安邮电大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710121;2.西安邮电大学 经济与管理学院,陕西 西安 710121)

在快速变化的市场和越发剧烈的行业竞争中，煤炭企业原有人工物资分类方法暴露出越来越多的缺陷。以供求度、价值度以及供应效率三个指标为输入提出了基于遗传优化的BP神经网络的分类方法，对企业物资分类管理策略进行了优化研究。通过Matlab仿真，验证了该模型的科学性与准确性。

煤炭企业； 物资分类； 遗传算法； 神经网络

0　引　言

煤炭行业作为典型的劳动密集型生产行业有着大多数第二产业企业对物资需求的共性，这些企业所管理的物资一般具有数量大、种类多、重要性各异、供应效率不同的特点。而物资管理直接影响到煤炭企业的生产安全与资金占用及去库存压力的众多方面[1]。煤炭企业按照生产活动对不同物资的依赖程度，对种类繁多的物资进行科学分级分类对企业管理十分重要。当下我国煤炭企业常见的物资分类方式有用途分类法、物资属性分类法、ABC分类法及其他统计学方法[2，3]。

本文提出了一种基于遗传神经组合网络的改进煤炭企业物资分类预测的算法。提高了煤炭企业在物资管理中的智能化水平与科学性。

1　遗传神经网……

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