电子商务环境下供应商选择的影响因素分析(3)
3.3定性定量结合法
人工神经网络(ANN)可以模拟人脑的某些智能行为，如知觉、灵感和形象思维等，具有自学习、自适应和非线性动态处理等特征。ANN法应用在供应商选择中意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价模型。通过给定样本模式的学习，获取评价专家知识、经验、主观判断以及对日标重要性的倾向，当对供应商进行选择时，可以再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而实现定性分析与定量分析的有效结合，较好的保证供应商选择结果的客观性和公正性。
指标体系选择中由于各因素的不可共度性和矛盾性，因此首先要对原始指标的属性值进行初始化，进行无量纲处理。指标的类型一般可分为效益型指标、成本型指标、固定型指标、偏离型指标、区间型指标、偏离区间型指标。人工神经网络模块是供应商选择过程中的重要组成部分，主要完成网络结构的定义、样本的学习以及完成供应商选择的计算等功能。但是根据己有的文献分析，基于神经网络的供应商选择法能在结合供应链合作伙伴评价分析结果的基础上，有效地处理复杂的供应商选择问题，不同类型的指标值量化数据以及不同性质的选择指标都能够得到综合处理，可以认为基于神经网络的供应链合作伙伴选择方法是一种非常有发展潜力的方法。但是，神经网络法操作过程比较复杂，需要的历史数据量比较大，在某些情况下，由于基础数据和选择的模型不同，神经网络法并不能完全给出所有供应商的准确排序，只能完成对大量供应商的分类和初步筛选。
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