基于数据挖掘的采购决策研究

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1、广东工业大学硕士学位论文基于数据挖掘的采购决策研究姓名：王其涛申请学位级别：硕士专业：机械电子工程指导教师：陈新度;陈新20040501摘要采购管理和库存管理是新一代的企业管理思想一企业资源计划(ERP)中至关重要的两个问题。在以订单驱动生产的企业生产中，采购数量的准确性(主要是材料废品系数的准确性)直接影响企业的库存状态，而供应商的选择在采购管理中占用重要地位。要提高采购数量的准确性和优化供应商的选择，就要对大量数据进行分析以得出有用的信息和知识，而数据挖掘技术恰能很好的做到这一点。对此，本文利用数据挖掘中的决策树技术和人工神经网络方法，来分别解决确定材料

2、废品系数和进行供应商选择的问题。本文首先对材料废品系数和供应商选择这两个问题进行了深入分析，阐明了它们对ERP的意义。接下来分别以决策树和BP人工神经网络原理为基础，具体研究这两种数据挖掘技术的结构设计原理和实现机制。对确定材料废品系数，充分利用了决策树对数据集智能分类的特点，采用信息增益的判定方法，论述了决策树主属性的确定、判定属性标准化、计算信息增益、决策树的剪枝、测试等问题。对供应商选择，针对不同类型的供应商制定不同的供应商选择评价指标体系，以此为基础，论述了如何设计人工神经网络的结构和网络初始参数的选取，最后讲述了网络的学习和测试。最后，本文以东莞某

3、墙纸厂的管理信息系统作为案例分析，利用oracIe8i和MATLAB5．2作为开发工具分别进行决策树和人工神经网络的试验，进一步论述了这两种数据挖掘方法设计和实现的全过程。关键词：数据挖掘；决策树：人工神经网络；材料废品系数；供应商选择团队项目(项目号：20003051)的联合资助AbStraCtPurchaseordermanageInentandstockcontrolaretwoconlponentsimponantoftheEnterpriseResourcePlanning(ERP)．Intheenterpriseswithmanufacturin

4、gmodeMake—to—order(MTo)，theaccuracyofpurchasingquantity(i．e．theaccuracyofscrapratioofmaterials)innuencesthestockstates，andsupplierselectionhasimportantpositioninmepurchaseordermanagement．InordertoimproVetheaccuracyofpurchasingquantityandtoselectsupplieroptimally，database—supportedk

5、nowledgeacquisitionanddataminingtechnologiesareusuallyusedtocaptureobjectiVeinformationandknowledgeftommassinformation．Inthisdissertation，twoadVancedtheoriesofdatamining——decisiontreeandArtificialNeuralNetworks(ANN)areappliedtoconfirmutilizationratioofmaterialsandselectsuppliersres

6、pectiVely．Firstly，scrapratioofmaterialsandsupplierselectionareanalyzeddeeplyandtheirimportancetoERPisdescribed．ThetheoryofdecisiontreeandANNareexplained，andthentlleapplicationofthetwotheoriesisdeVeIoped．Tbapplyt11edecisiontreetheorytoscrap姐tioDfmaterials，informationgaindetemlinantm

7、ethodisusedtoestablishthetargetattributes，tostandardizethedecisionattributes，tocomputctheinformationgain。toprunethetree，andtotestthetree．andsoon．SimiIarly，toapplytheANNtosupplierselection。correspondingeValuationsystemfbrdifferenttypeofsuppliersisdesigned，theANN’sstructureisdesigned

8、，andtheⅡ．tlleANNmodelistra