[1]何佳 王子牛 罗刚 张楠.基于混沌神经网络技术的安全库存预测研究[J].计算机技术与发展,2007,(08):247-249.
　HE Jia,WANG Zi-niu,LUO Gang,et al.Study on Safety Stock Forecast Based on Chaos Neural Network[J].,2007,(08):247-249.
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基于混沌神经网络技术的安全库存预测研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2007年08期
页码:
247-249
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Study on Safety Stock Forecast Based on Chaos Neural Network
文章编号:
1673-629X（2007）08-0247-03
作者:
何佳 王子牛 罗刚 张楠
贵州大学信息学院
Author(s):
HE Jia; WANG Zi-niu;  LUO Gang;  ZI-IANG Nan
Information Technology Institute, Guizhou University
关键词:
神经网络; 混沌; 库存管理; 安全库存
Keywords:
neural network;  chaos;  stock management;  safety stock
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
安全库存是库存管理中的一个重要环节,它是企业库存量设定的基础,对于企业降低成本、提高经济效益意义重大,预测合理、准确的安全库存量对于库存管量来说十分关键。混沌神经网络是在传统的神经网络技术中引入了混沌技术,克服了传统神经网络在求解许多实际优化问题时容易陷入局部极小值的困难。文中利用混沌神经网络技术进行了安全库存的预测,分析了预测模型的指标设置,并用仿真实例验证了其可行性和有效性。结果表明该方法确实有助于合理制定企业安全库存
Abstract:
Safety stock （SS） ,a very important composing of the stock management, is the base of the setting of enterprise＇s stocks. It is significative for deereasing cost and inereasing interests for an enterprise,a rational presume and exact SS is erueial for stocks. Chaotic neural- network （CNN）, a neural network with importing the technology of chaos, gets over the problem that tending to get local minimum when traditional neural network settles many practical problems. Makes the presume of SS using CNN,analyses the setting of indicator in a presume model and turns out its feasibility and effectiveness by an emulational example,and the results tunas out the method is helpful to get the reasonable safety stock

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备注/Memo

备注/Memo:
何佳（1981-），女，河北唐山人，硕士研究生，研究方向为数据库技术、数据挖掘；王子牛，副教授，研究方向为数据库技术、数据挖掘、计算机网络
更新日期/Last Update: 1900-01-01