【摘 要】
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面对激烈的市场竞争，供应链的协同管理至关重要。为提高供应链协同管理的效果，绩效预测是关键，是供应链协同管理的一个重要环节。为此从知识发现和数据挖掘的角度，利用粗糙集和BP
【机 构】
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西安理工大学工商管理学院,山东理工大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金项目（70272034）,陕西省软科学基金项目（2005KR95）,陕西省教育厅科学研究项目（07JK081）
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面对激烈的市场竞争，供应链的协同管理至关重要。为提高供应链协同管理的效果，绩效预测是关键，是供应链协同管理的一个重要环节。为此从知识发现和数据挖掘的角度，利用粗糙集和BP神经网络的理论和方法，建立基于粗糙集和BP（Back Propagation）神经网络相结合的供应链协同管理绩效预测模型，并给出基于分辨矩阵的启发式评价指标约简方法和基于梯度的BP算法；结合预测实例，时其基于平衡记分卡的指标体系进行约简后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练，把预测的样本输入到训练好的BP神经网络中得出供应链协
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