【摘 要】
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随着企业在质量、价格、时间、柔性和创新等竞争领域的经营业绩越来越依赖于供应商网络,伙伴关系和有效的供应商管理变得越来越重要。在选择供应链合作伙伴的过程中,由于竞争地位与收益的不平衡,缺乏相互信任等因素会造成合作伙伴评价指标与实际值不相符合。为了能更好地提高企业选择合作伙伴的效率并减少其选择成本,选择最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法对合作伙伴进行选择。实验证明,LS-SVM比普通的向量机不仅具
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随着企业在质量、价格、时间、柔性和创新等竞争领域的经营业绩越来越依赖于供应商网络,伙伴关系和有效的供应商管理变得越来越重要。在选择供应链合作伙伴的过程中,由于竞争地位与收益的不平衡,缺乏相互信任等因素会造成合作伙伴评价指标与实际值不相符合。为了能更好地提高企业选择合作伙伴的效率并减少其选择成本,选择最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法对合作伙伴进行选择。实验证明,LS-SVM比普通的向量机不仅具有较高的训练效率,而且有更高的精确度。本文首先研究了供应链管理的相关理论。在此基础上对供应链合
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