[发明专利]一种基于LMBP模型的供应链质量绩效评估方法

权利要求书

1.一种基于LMBP模型的供应链质量绩效评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，根据装备采购供应链特点构建五维平衡计分卡评价体系框架；

步骤2，依据装备采购供应链质量战略在所述的五维评价体系框架下设立具体评价指标；

步骤3，规范化原始指标数据；

步骤4，计算评价指标权重值；

步骤5，根据所述的评价指标权重值和规范化后的指标数据确定实际供应链质量绩效水平；

步骤6，将规范化后的指标数据和实际供应链绩效水平输入到LMBP神经网络模型中进行训练；

步骤7，获取待评估的指标数据；

步骤8，利用训练好的LMBP神经网络模型计算评估结果。

2.根据权利要求1所述的供应链质量绩效评估方法，其特征在于，步骤3中所述的原始指标数据包括效益型指标数据和成本型指标数据，效益型指标数据规范化公式为成本型指标数据规范化公式为其中a_ij为第i个样本的第j个指标规范化前的原始数据，a_ijmin为第j个指标所有原始数据中的最小值，a_ijmax为第j个指标所有原始数据中的最大值，r_ij为第i个样本的第j个指标规范化后的数据。

3.根据权利要求2所述的供应链质量绩效评估方法，其特征在于，步骤4中采用熵权法计算各指标权重值，包括以下步骤，

步骤401，计算第i样本下第j个指标值的比重p_ij：

其中m为样本数量；

步骤402，计算第j个指标熵值e_j：

其中k＝1/lnn；

步骤403，计算第j个指标的权重w_j：

其中，n为指标个数。

4.根据权利要求3所述的供应链质量绩效评估方法，其特征在于，还包括步骤7，优化样本中的指标值，计算优化后的评估值，用所述的评估值与目标值进行对比，若一致，则优化方案有效，若不一致，则优化方案无效。

5.根据权利要求3或4所述的供应链质量绩效评估方法，其特征在于，所述的具体评价指标包括一级指标和二级指标，所述的一级指标包括供应商质量、内外部生产流程、质量持续改进、财务性结果和用户相关五个，所述的一级指标供应商质量包括质量监督水平、产品合格率和准时交货率三个二级指标，所述的一级指标内外部生产流程包括管理信息系统、技术先进性和物流效率三个二级指标，所述的一级指标质量持续改进包括质量人员水平、设备完好率和质量体系完备率三个二级指标，所述的一级指标财务性结果包括净资产收益率、流动资产周转率和总资产周转率三个二级指标，所述的一级指标用户相关包括用户抱怨率、产品故障率和售后满意度三个二级指标。

6.根据权利要求5所述的供应链质量绩效评估方法，其特征在于，所述的LMBP神经网络模型的为三层结构，分别为输入层、隐含层、输出层，节点数分别为15、12、4，三层神经网络的传递函数分别为tansig函数、logsig函数和purelin函数，训练函数为trainlm函数。

7.根据权利要求6所述的供应链质量绩效评估方法，其特征在于，训练过程中设置目标误差e为0.001，训练步长μ为0.05。