ERP成本管理中智能决策的研究

发布时间：2020-05-26 12:08

【摘要】：企业竞争的成败取决于企业成本的高低。企业资源计划(Enterprise ResourcePlanning,简称ERP)的广泛认同和实施,给企业带来了丰厚的效益。然而面对日趋激烈的市场竞争,企业需要更深层次的信息来辅助决策;同时,随着ERP的实施,企业累积的大量数据由于ERP自身的缺陷缺乏深层次的利用。因此,本文提出在ERP的成本管理中耦合智能决策技术,为企业提供有效的决策手段。本文设计了ERP成本管理与智能决策耦合的总体框架,并对其中的两个关键技术:成本预测和成本关联规则挖掘,做了详细的研究。首先,分析了如何利用粗糙集理论进行知识约简并建立粗糙集神经网络预测模型。实验证明,在成本预测中,粗糙集神经网络预测模型比BP神经网络模型具有更高的精度和效率。其次,详细讨论了如何采用有效关联规则理论进行成本关联规则挖掘。在成本关联规则的挖掘实验中,我们发现采用有效关联规则理论的方法能够去除更多无效的规则并保留有用的规则。然后,在一个制造企业的实例中,本文利用所建立的模型预测了成本的发展趋势,提取成本关联规则,分析影响成本变动的因素,提出了有效的决策方案。通过实施本文设计的方案,在ERP成本管理中增加了智能决策功能,能够充分利用ERP中累积的成本信息,提高了ERP的智能化水平,为企业拥有竞争优势建立基础。
【图文】：

示意图,粗糙集,概念,边界域

B(X)是某种意义上论域的不确定域，边界域中的元素既, 不能肯定地属于集合X，也不能肯定地属于 X 。图3.1为Roughset 概念的示意图。图 3.1 粗糙集概念示意图有了边界域的定义，我们可以得到上近似集、下近似集、正域、边界域之间的如下关系:( )()()()()\()***BXBNXPOSXBXBNXUBXBBB=∪=∪=这几个集合的基数之间存在如下关系:|U\BNB(X)|=|U|-|B*(X)\B*(X)|例 3.2 在表 2.1 所示的决策表中，对于属性子集 B＝{头疼，肌肉疼}，，集合 X={e2，e3，e5}是一个 B Rough set，下面分别计算集合 X 的上近似集、下近似集、正域、边界域。首先计算论域 U 的所有 B 基本集
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TP18;F270.7

【引证文献】