Early Warning System for Enterprise Supply Chain Crisis Based on Back-Propagation Neural Networks

机译：基于反向传播神经网络的企业供应链危机预警系统

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The structure of enterprise supply chain is very complicated,and the whole supply chain might be out of control because of a tiny problem occurred in any ring of the chain.In order to predict the supply chain crisis effectively,based on back-propagation neural networks (BPNN),this paper established an early warning system model for supply chain crisis,elaborated the system's structure,analyzed the early warning system's operational mechanism,and established an index system.A case study was offered to prove the feasibility and effectiveness of this early warning system.

机译：企业供应链的结构非常复杂，整个供应链可能由于链中任何一个环都出现微小问题而失控。为了有效预测供应链危机，基于反向传播神经网络（BPNN），本文建立了供应链危机预警系统模型，阐述了系统的结构，分析了预警系统的运行机制，建立了指标体系，并通过案例研究证明了该预警系统的可行性和有效性。警告系统。

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来源
《Information Systems for Crisis Response and Management》|2008年|257-262|共6页
会议地点 Harbin(CN);Harbin(CN);Harbin(CN)
作者
W.J.Liu; rnY.G.Zhu; rnP.Christie; rnA.S.Laidlaw;
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作者单位

Rong Du@School of Economics and Management,Harbin Engineering University,Harbin,China,150001--Ye Sun@School of Economics and Management,Harbin Engineering University,Harbin,China,150001--;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
Supply chain crisis; early warning system; knowledge mining; BPNN;

机译：供应链危机;预警系统;知识挖掘; BPNN;
入库时间 2022-08-26 14:00:46

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