基于KPI和神经网络的作业车间绩效评价

殷生旺; 张月霞; 戴佐俊

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基于KPI和神经网络的作业车间绩效评价

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对作业车间绩效评价问题,提出了一种基于KPI和神经网络的的绩效评价体系;建立了作业车间绩效评价体系(JOB-KPI),在此体系的基础上建立了基于BP神经网络算法绩效评价体系模型.该神经网络模型采用logsig函数为传递函数,引入了动量因子,使得权值修正具有一定的惯性,加快了整个网络的收敛速度.仿真结果表明,绩效评价模型能够对离散车间绩效做出有效的评估和预测,可以为企业的决策者提供参考.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2018年第3期|10-14|共5页
作者
殷生旺; 张月霞; 戴佐俊;
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作者单位

北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101;

北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101;

江苏创源电子有限公司,苏州215299;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
绩效评价; BP神经网络; logsig函数; 动量因子; 权值修正;

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