基于KPI和神经网络的作业车间绩效评价

摘要：

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.

关键词：绩效评价、BP神经网络、logsig函数、动量因子、权值修正

所属期刊栏目：33

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51334003,61473039;北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目CIT&TCD201504058

在线出版日期：2018-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：10-14