基于粗糙集与神经网络的企业合作伙伴选择

摘要：

粗糙集的信息约简与客观度量功能及神经网络的抗噪与自学习功能间存在较强互补性，本文将这两种方法相互融合用于企业合作伙伴选择中，提出包括预处理模块、粗糙集约简模块、神经网络模块三部分的信息分析模型。利用该模型，采集淘宝商城数据对商铺与物流公司间的合作关系进行研究，结果表明：（1）决策表信息越完备，模型的准确率越高；（2）基于粗糙集的模型有利于优化神经网络拓扑结构；（5）基于约简集并集的粗糙集神经网络模型在网络结构、预测性能两方面综合表现优于基于单个约简构建的神经网络模型。基于实证研究的发现，从企业核心能力建设、区域性发展战略与行业合作、品牌形象建设三个方面对我国电子商务物流业的发展提出建议。

关键词：粗糙集、神经网络、合作伙伴选择、电子商务物、流业

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2012-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：62-66