TY -的A2 - 1月,Naeem盟——全,全非盟-张Zhongqiang PY - 2022 DA - 2022/01/21 TI -供应能力评估基于改进BP神经网络的智能制造企业SP - 8572424六世- 2022 AB -经济和信息技术的快速发展,传统的制造业正面临着严峻的挑战。企业需要改变传统的制造业,实现从传统的制造业转变为智能制造业。为了适应市场需求,企业需要不断整合资源,提高企业供应链的竞争力。基于智能制造企业供应商的背景下,供应商的评价方法通过使用机器学习效率进行了研究。本文基于传统的反向传播(BP)神经网络,结合改进的粒子群优化(PSO)算法,和供应商评价指标体系的基础上,智能制造企业的供应商效率评价模型基于DPMPSO-BP神经网络构造。通过收集到的样本数据,网络训练和模拟,结果进行了分析。最后,设计模型应用于大型电池生产企业,和供应商的效率评价方法基于DPMPSO-BP神经网络进行了验证和分析。与传统的BP神经网络方法相比,供应商效率评价方法是有效的和可行的。SN - 2314 - 4629 UR - https://doi.org/10.1155/2022/8572424 - 10.1155 / 2022/8572424摩根富林明数学杂志PB - Hindawi KW - ER