基于组件和FHN算法评估的SCM系统研究

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本文从计算机技术应用于企业管理的角度出发,在阐述了供应链管理SCM基本原理的基础上,针对现代企业采购生产销售一体化管理系统信息共享和集成化的趋势,探讨了集成上下游供应商和分销商管理的SCM系统的应用和发展方向。针对传统企业管理系统开发周期长,不能快速响应业务需求的变动作出流程调整的不足,抽象出一般商业企业供应链管理的业务功能和流程,将组件和数据模型驱动等技术应用到软件开发当中,实现了完全基于数据驱动的可配置的供应链管理平台。该系统在项目实施中实现了按企业业务流程需求的快速配置,取得了预期的应用效果,获得了用户的好评。人工神经网络模拟生物大脑结构和功能来进行信息处理,具有良好的自我学习能力和记忆性,在并行处理,分布式信息存储和聚类等方面都得到了很好的应用。本文探讨了模糊Hopfield神经网络(FHN)的聚类功能及其阈值的灵敏度和上下确界,提出了将二分法运用到自动搜索各个阈值确界逼近值的新算法,得出了一种基于该聚类理论的企业供应商资信聚类模型,并应用于一大型粮食业加工集团的供应链管理系统中的供应商资信评估,采用ASP.NET+MS SQL Server 2000的B/S构架实现,为该集团的供应商资信等级分类提供了科学方法,其聚类结果的合理性得到了实际应用的验证。
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