随着现代经济的发展，在供应链环境中企业与供应商的关系发生了很大的变化，由原来的“竞争对手”变成了“合作伙伴”.这种关系的转变使得企业不能再以原来的方式来管理供应商.同时，选择一个合作伙伴，要比寻找一个卖主要复杂得多.如何选择、管理供应商成为供应链管理的重要问题，而供应商评价作为企业进行供应商选择、管理、监督和改善等一系列活动的基础和标准，显得更为关键，同时也成为非常有现实意义的一项研究. 本论文所完成的工作： (1)对现有解决合作伙伴选择问题的评价方法进行分析，发现这些方法的不足之处. (2)设计一种新的基于聚类的集成神经网络算法，并进行神经网络的理论分析，解释本文算法是如何影响神经网络泛化能力的. (3)通过仿真实验，将集成神经网络计算结果与其他算法结果进行分析、比较，证明算法是有效的. 经过理论证明，本文设计的集成神经网络的泛化能力有所提高.通过仿真实验证明，集成神经网络对于解决供应商评价问题是有效的，其评价结果的精确性比以往的算法更优。