山东大学学报(工学版)

作者：顾玉磊,马晖,王愚勤,胡卉,刘富鑫

单位：1.长安大学汽车学院, 陕西 西安 710064;2.长安大学运输工程学院, 陕西 西安 710064

关键词：航空装备制造业,因子分析,供应商管理,供应商评价指标体系,BP-Adaboost算法,TOPSIS法,

基金：国家重点研发计划资助项目(2020YFB1713300);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(300102229107);国家级大学生创业实践项目(202210710007)

为提升航空装备供应商评价标准的适用性及准确性,提出并设计出一种基于逆向传播(back propagation, BP)神经网络-弱分类器(Adaboost)与优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)的航空装备供应商评价方法。运用因子分析理论对供应商评价指标进行筛选,构建适合航空装备行业特点的供应商评价指标体系。在Adaboost算法元框架下,将BP神经网络作为基分类器,设计基于BP-Adaboost强分类器供应商分类模型。针对BP-Adaboost算法无法精确计算供应商综合得分的不足,设计基于TOPSIS法的供应商评价模型。案例分析结果表明,基于BP-Adaboost与TOPSIS法的航空装备供应商评价模型具有更高的评价准确度,对企业完善供应商管理体系提供理论和实践指导。

来源：2024年第1期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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