乳制品供应链质量风险评价和控制研究

发布时间：2017-11-01 02:08

  本文关键词：乳制品供应链质量风险评价和控制研究

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【摘要】：乳制品成为越来越多的人们日常生活不可或缺的一种营养品,然而,在乳制品的需求和产量不断增长的同时,乳制品质量安全问题也不断涌现出来。因此,有必要从乳制品供应链的角度进行研究,对乳制品供应链的质量风险进行评价,加强对乳制品供应链质量风险的控制,确保乳制品质量安全。本文依托国家科技支撑计划项目(2014BAH23F01),从乳制品供应链角度出发,研究对乳制品供应链质量风险的识别、评价和控制问题：首先,本文梳理了近年来国内外对供应链风险评价、供应链质量控制和乳制品供应链风险管理的研究,归纳了对供应链质量风险概念的研究文献,明确了本文的研究范围。其次,本文从乳制品供应链的流程环节入手,对原奶供应、生产加工、流通和销售环节和各环节间的质量风险进行了识别,构建乳制品供应链质量风险的评价指标体系。然后,本文基于BP神经网络建立乳制品供应链质量风险的评价模型,介绍了BP神经网络的基本原理、算法流程和评价步骤,利用Matlab实现BP神经网络的乳制品供应链质量风险评价模型。本文基于契约理论对乳制品供应链质量风险的契约模型进行了研究,分别探讨了奶站和乳企间的各自损失分担模型、外部损失共同分担模型和内外部损失共同分担模型,通过与全局最优解的对比,证实内外部损失共同分担的风险控制契约模型能够实现全局最优,求解出了奶站和乳企的内外部损失分担比例,通过实例分析,证实了该契约模型的有效性。最后,对本文进行了总结,指出有待继续研究的方面。
【关键词】：乳制品供应链 质量风险 风险评价 风险控制
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TS252
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-18
• 1.1 研究背景10
• 1.2 研究意义10-11
• 1.3 国内外研究现状11-15
• 1.3.1 供应链风险评价研究现状11-12
• 1.3.2 供应链质量控制研究现状12-14
• 1.3.3 乳制品供应链风险管理研究现状14-15
• 1.4 研究内容15-17
• 1.5 研究思路17-18
• 2 相关概念界定与理论基础18-24
• 2.1 相关概念界定18-20
• 2.1.1 乳制品18
• 2.1.2 乳制品供应链18
• 2.1.3 供应链质量风险18-20
• 2.2 理论基础20-23
• 2.2.1 供应链风险评价常用方法20-22
• 2.2.2 供应链契约理论22-23
• 2.3 本章小结23-24
• 3 乳制品供应链质量风险的识别24-31
• 3.1 风险指标选取的原则24
• 3.2 乳制品供应链质量风险的指标识别24-28
• 3.2.1 原奶供应环节25-26
• 3.2.2 生产加工环节26
• 3.2.3 流通环节26-27
• 3.2.4 销售环节27
• 3.2.5 各环节间质量风险因素27-28
• 3.3 构建乳制品供应链质量风险评价指标体系28-29
• 3.4 本章小结29-31
• 4 基于BP神经网络的乳制品供应链质量风险评价模型31-43
• 4.1 BP神经网络模型评价方法的适用性分析31
• 4.2 BP神经网络的基本原理31-32
• 4.3 BP神经网络算法流程32-33
• 4.4 BP神经网络模型的评价步骤33-34
• 4.5 BP神经网络模型的拓扑结构34-35
• 4.5.1 确定网络层数34
• 4.5.2 确定各层神经元数目34-35
• 4.5.3 选取激励函数35
• 4.6 BP神经网络的学习训练35
• 4.7 基于Matlab的BP神经网络模型实现35-36
• 4.8 算例分析36-42
• 4.8.1 样本数据的选取36-38
• 4.8.2 BP神经网络拓扑结构的确定38-40
• 4.8.3 BP神经网络模型的训练和泛化能力检验40-41
• 4.8.4 实例分析41-42
• 4.9 本章小结42-43
• 5 乳制品供应链质量风险控制契约模型43-56
• 5.1 模型框架43-45
• 5.1.1 模型描述43
• 5.1.2 假设条件和变量设定43-45
• 5.2 考虑整体最优的供应链收益45-46
• 5.3 各自损失分担的风险控制契约46-47
• 5.4 外部损失共同分担的风险控制契约47-49
• 5.5 内外部损失共同分担的风险控制契约49-51
• 5.6 算例分析51-55
• 5.7 本章小结55-56
• 6 总结与展望56-58
• 6.1 论文总结56
• 6.2 论文展望56-58
• 参考文献58-62
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果62-64
• 学位论文数据集64

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本文编号：1124754