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《广东工业大学》 2005年
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基于数据挖掘的采购决策研究

王其涛  
【摘要】:采购管理和库存管理是新一代的企业管理思想—企业资源计划(ERP)中至关重要的两个问题。在以订单驱动生产的企业生产中,采购数量的准确性(主要是材料废品系数的准确性)直接影响企业的库存状态,而供应商的选择在采购管理中占用重要地位。要提高采购数量的准确性和优化供应商的选择,就要对大量数据进行分析以得出有用的信息和知识,而数据挖掘技术恰能很好的做到这一点。对此,本文利用数据挖掘中的决策树技术和人工神经网络方法,来分别解决确定材料废品系数和进行供应商选择的问题。 本文首先对材料废品系数和供应商选择这两个问题进行了深入分析,阐明了它们对ERP的意义。接下来分别以决策树和BP人工神经网络原理为基础,具体研究这两种数据挖掘技术的结构设计原理和实现机制。 对确定材料废品系数,充分利用了决策树对数据集智能分类的特点,采用信息增益的判定方法,论述了决策树主属性的确定、判定属性标准化、计算信息增益、决策树的剪枝、测试等问题。 对供应商选择,针对不同类型的供应商制定不同的供应商选择评价指标体系,以此为基础,论述了如何设计人工神经网络的结构和网络初始参数的选取,最后讲述了网络的学习和测试。 最后,本文以东莞某墙纸厂的管理信息系统作为案例分析,利用Oracle8i和MATLAB5.2作为开发工具分别进行决策树和人工神经网络的试验,进一步论述了这两种数据挖掘方法设计和实现的全过程。
【学位授予单位】:广东工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:F274

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