基于神经网络企业供应物流系统评价,本论文主要论述了神经网络论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
神经网络论文参考文献：
摘 要：本文通过对企业物流系统自身特点的分析,通过对供应物流的系统评价方法的应用,进行供应物流系统相关内容的评价指标的建立,以此打造供应物流系统的BP神经网络来对企业的绩效评价作出评估.
关键词：神经网络；企业；供应物流系统；评价
中图分类号：F224.0；F252 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）009-0-01
前言
供应物流系统作为企业运营过程中的关键环节,就需要对其进行不断地升级和完善.物流系统的评价体系作为决策过程中的基本依据,就要求企业必须提高物流评价的准确性,以此促进企业物流的运行效率.
一、供应物流系统相关指标的建立
物流系统的指标建立需遵循以下原则：相关原则、可比原则和系统原则,然后通过和企业自身特点的结合,采用物流系统的评价方法来建立企业物流系统的指标评价综合体系.在这个体系中包含了四个一级指标以及18个二级指标.
二、BP神经网络
1.概述
美国认知心理学家鲁姆哈特于1986年提出了BP神经网络,它是为了进行多层次网络中所隐含连接问题的有效解决.由于BP神经网络具备强大的泛华、自组织、非线性映射以及误差反馈和调整能力,使得它在物流供应系统方面得到了广泛的应用和研究.
2.BP结构模型
作为一种都曾的前馈网络,BP神经网络包含了三个层次,即：输出层、隐含层和输入层.其中,隐含层的数目既可以是单层,也可以是多层.在这个网络层级当中,每一層网络都由若干结点构成,而每一个结点又表示了一个神经元.在隐含层中所包含的神经元经常运用S型的激活函数,输出或输入层所包含的神经元一般会采取线性传递函数,在BP神经网络中,其上层和下层的结点会经由权值来进行相互直接连接的建立,同一层网络中的结点相互之间并无关联.
从BP结构模型我们能够发现,输入层神经元节点的总数为m,而隐含层的神经元结点总数为n,且输出层的神经元节点总数为q.其中,xk（i）表示输入样本k及指标i的初始数据；vk（i）表示输入样本k和指标i在经过规范化处理后所得到的数据；wij表示输入层中第i个神经元和第j个隐含层的神经元之间的连接权重；rjl表示隐含层中第j个神经元和输出层中第l个神经元之间的连接权重；而yl表示第l个输出层的神经元输出.BP神经网络的隐含层一般运用S型的神经元函数（tansig（））,它的输出结果会被限定在区间[0,1]之内.输出层的神经元传递通常会使用purelin型的线性神经元.
3.BP神经网络计算
（1）于[-1,1]区间内对各个层级之间的连接权重Rjl和Wij和阈值θj和εc进行随机初始值的赋予；（2）选取其中的一组数据当作计算的训练样本X等于（x1,x2,等,xm）T和期望的输出样本Y等于（y1,y2,等,yq）T；（3）利用连接权重rjl和Wij以及输入数X等于（x1,x2,等,xm）T2来对隐含层各个节点输入值sj进行计算,之后通过sj借助S型函数f（x）来对隐含层各个节点输入值bj进行计算；（4）通过对隐含层输出bj、阈值以及连接权重Rjl的利用,来计算输出层各节点处的输入值Pq,之后再通过Pq,并且借助输出层的函数来计算出输出层的各节点处的输出值；（5）然后对输出层和隐含层之间的误差进行数值计算；（6）通过反向传播,来对连接权重和阈值进行修正,从而得到新权重和阈值；（7）通过数次学习,使其最后的误差和网络预设值接近,那么训练结束；否则,将继续反复训练,直到达成目标误差或是达到了最大的学习次数,方能终止学习.
三、实例探究
1.指标值获取及处理
本例中将进行20个企业样本的选取,然后根据它的调查材料和财务年度报表来进行20个企业供应物流系统的各个评价指标初始数据的确定,而系统的各个综合期望值Q则由专家依据经验给出.考虑到初始数据表示含义的不同,因此,为了便于分析,这里会对初始数据进行系统性的的归一化处理.
2.建立神经网络
即对企业的供应物流系统的绩效作出评价,这需要建立三层的神经网络,包含了输入层、隐含层和输出层.
（1）输入层共有18个节点,和之相对应的是18个评价指标；输出层有1个节点,和综合评价值相对应.
（2）隐含层的节点数目是经由经验公式来确定的.隐含层节点过少,则会对神经网络信息处理和学习能力造成影响；节点过多则会增加神经网络计算学习的复杂程度,降低学习效率.经由计算我们能够得出隐含层节点数为4或者是5,具体的取值需要经过实际的训练来获取.我们经过多次训练发现,隐含层节点数设为5能够取得最佳效果.
3.神经网络的训练分析
在本例中,设置网络的学习率lr等于0.01,其最大的训练次数是5000次,目标误差是0.001,具体的训练过程如下所示.
（1）BP神经网络的网络训练过程.首先,选取前面的15个样本当作训练时的样本,对神经网络进行训练,共经历了1352次的迭代训练,使其方差值达0.000999,对训练误差的要求达到了满足条件,此时训练终止.
（2）BP神经网络的可靠性验证.以20组评价数据当中的后面5组为测试实验组,对其进行网络训练检验.从训练中我们能够发现,神经网络最终的仿真结果同期望值基本保持一致,且后面5组的数据仿真误差值均在±0.1%的范围之内,这就表明,训练后的BP网络能够对企业的供应物流系统进行有效的绩效评价.
4.其他实例
我国是制造业大国,以制造企业为例.在进行企业物流系统的指标评价综合体系的构建中,首先,建立四个一级指标,9个二级指标,35个 指标；其次,通过对所评价事物进行等级划分,以“非常好、较好、一般、较差、非常差”这五项等级进行划分,每个等级予以不同的权重赋值,在此基础上借助计算机软件技术实现对各个指标评价值的计算处理；再次,通过函数对评价指标值实现输入和输出的过程,从而确定各个指标的权重值；然后,通过计算进行实际值和误差值的比较,确保小于误差值,则停止迭代化计算,否则,则需返回重新进行计算,直至每个样本值都小于预期误差值方能停止；最后,建立综合评判性的数学模型,并依据各项指标的最终评估结果,发现制造企业供应链中的绩效薄弱环节,从而确定物理管理工作的切入点,实现企业物流的高效管理.
四、结语
综上所述,（1）对企业的供应物流系统进行了指标评价综合体系的建立,并依据实际因素,设立了四个一级指标以及十八个二级指标；（2）建立了BP神经网络,然后通过训练和检验得到了预期的评价结果,以此证明了神经网络方法是一种切实可行的方法,为完善企业的供应物流系统的评价提供了有力的依据.
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