1、“.....然后，我们也将考虑到定量可行性。现在我们根据钢铁企业实际库存条件给出个具体三重层神经网络模型来预测钢板需求。钢铁公司也是供应链个链接点，因此它可以从它战略合作者得到些具体信息。现在，我们选择以往时代需求，这个时期价格，内部收益率钢铁行业总数，季节因素变化，四个因素输入层决策速度需求，替代随机变量，作为输出层同时，隐层神经元数目应取决于我们所使用优化方法。该模型结构如下所示在些采样数据里，我们可以选择个合适传递函数并且培训这种模式。在这个培训过程中，我们可以利用矩阵实验室提供神经网络工具。旦模型训练达到令人满意水平，我们可以利用它来预测本公司库存需求变化。结论根据上述分析，很难适当描述传统做法下影响库存需求因素之间关系。另外我们知道......”。

2、“.....总体来看，这个神经网络模型，特别是在目前用神经网络模型来预测库存需求变化时候，是种合适方法。，,,,,ξ,,ξξ，,,ξ,,,,,,报等信息。这些因素是非线性，为了使库存优化相当精确，我们可以利用三重层神经网络预测变化着预测模型。制作神经网络库存预测关键部件是因素和量化选择。随即变量首先要求选择因素必须符合在随机变量基础上制作神经网络预测模型，然后，我们也将考虑到定量可行性。现在我们根据钢铁企业实际库存条件给出个具体三重层神经网络模型来预测钢板需求。钢铁公司也是供应链个链接点，因此它可以从它战略合作者得到些具体信息。现在，我们选择以往时代需求，这个时期价格，内部收益率钢铁行业总数，季节因素变化，四个因素输入层决策速度需求，替代随机变量，作为输出层同时......”。

3、“.....该模型结构如下所示在些采样数据里，我们可以选择个合适传递函数并且培训这种模式。在这个培训过程中，我们可以利用矩阵实验室提供神经网络工具。旦模型训练达到令人满意水平，我们可以利用它外文翻译题目供应链管理环境下库存优化摘要传统供应链模式下库存优化由于缺乏必要信息，在模型求解过程中难以得到符合实际要求最优解。本文分析了传统企业库存优化与供应链管理环境下库存优化运作机理，提出在供应链管理环境下可以借助多层神经网络改进传统库存模型，以得到更为满意地最优库存策略。并依据钢材现货公司库存情况给出具体应用。关键词供应链供应链管理库存神经网络优化引言供应链管理简称是当今个热门话题。这个词来自关于作为个特定公司是如何组织联系在起幅图片。供应链管理想法是采用整体方法来管理整个信息流......”。

4、“.....成功供应链管理需要有个体化系列活动纳入个紧密无间过程。但是，在供应链每个环节必然有些延误和些不确定性，因此必须保持必要库存。相反，对企业来说存货实际上是种浪费。国内外专家在库存优化领域已取得了很大研究，做了许多库存优化模型。所有这些模式在供应链管理思想应运而生之前已经取得了，但这些模型没有考虑上游和下游企业。这些作为稀缺信息优化模型仅仅利用概率模型来适应信息统计基础上需求变化。通常情况下，通过这种方式制作模型因为太过复杂而很难操作。另方面，影响存货清单各因素之间关系是非线性，因此很难作出个定量和明确数学关系，而且这些最佳成果也不能满足实际应用。人工神经网络本身自我学习和多映射能力，可以探索复杂系统，使复杂模型简单化。在人工神经网络里，隐藏在网络中信息所作联系神经元，它可以处理多种定量关系......”。

5、“.....它特点很大程度鲁棒性和容错性随时准备处理与般非线性系统相关问题生物物理影响。因此，对于非线性问题，人工神经网络是个很好分析工具。本文将提出在多层次神经网络帮助下，来改进传统库存模型以获得更令人满意优化库存。传统库存优化模型局限性上游和下游企业形成之前战略联盟关系，只有个单物质流。运行机制如下图所示基于传统供应链运行机制如图所示，由于缺乏必要信息，库存决策优化模型必须利用概率模型来适应信息统计基础上需求变化。现在，我们给个简单单周期随机库存模型在这个模型中价值期望总费用清单每种产品制造或购买费用每个产品库存成本缺少每个产品惩罚成本开放股票该股在开放时所得ξ在这个时期，它为随机变量ξ概率密度函数。为了尽量减少价值期望总费用清单价值，即使价值期望总费用清单最小，必须使......”。

6、“.....我们将得到如果提供每种产品制造或购买费用，每个产品库存成本，缺少每个产品惩罚成本价值，我们能获得该股在开放时所得最佳价值股票，还可以得到在这个时代最佳库存策略。正如上面提到，这种传统模式下取得资料不足，涉及到许多相关应用范围，所以这是必不可少前提假设，因此这种模式是难以符合实际应用。现在主要问题集中在随机变量概率密度函数中。从上述分析我们知道影响随机变量因素是多变量非线性关系如产品价格，销售季节变化，内部收益率总和。当然，对于个特定企业影响因素可能是可变。因此，在这个时期随机变量可能不符合个确定概率分布，以及以这种方式获得库存最优战略可能不符合现实要求。基于机械供应链管理上模型改进直接和深远影响到企业供应链变化思考决策模式改变传统模式，阻止纵向思考模式进入横向，纵向思考模式打开。随着和物流技术发展......”。

7、“.....互联网和电子数据交换技术，企业可能有能力实现翻译。在供应链管理基础上机械业务企业如下所示根据上图中，属于个具体供应链企业可以分享些重要信息，这些信息在传统供应链下是每个企业商业秘密。有了这信息企业可以提高库存预测精度，销售等。多层神经网络神经网络摘要概括人工神经网络，人工神经网络是种信息处理模式启发，通过密集相互联系，哺乳动物大脑处理信息平行结构。换言之，人工神经网络集合数学模型，模拟些观测特性生物神经系统，并利用类比自适应生物学习。神经网络模式关键因素是新型结构信息处理系统。它是由大量高度联结处理单元，类似于捆绑在起，以加权联系，类似于突触。这模式优势寻找个合适预测模型库存清单。有众多不同类型人工神经网络和神经网络，这是进行了反向误差算法训练。根据简单结构和大量应用，人工神经网络是目前最流行神经网络......”。

8、“.....层是由若干包含个激活功能相互关联节点组成。模式通过输入层提交给网络，输入层通过个系统连接加权对个或更多隐藏层进行实际加工。隐藏层然后链接到个输出层，在那里输出所显示图形如下神经网络其他两个要素是传播，功能和神经元之间互连权重，即重和阈值价值，。这些元素之间关系程度由方程式如下神经网络包含些通过输入模式来修改权连接种形式学习规则。虽然有许多不同类型学习规则，但三角洲规则是神经网络用最常见学习规则。在三角洲规则里，学习是出现在每个周期或时代通过产出流动激活以及重量调整误差，向后传播个监督过程。在随机变量基础上制作神经网络预测模型作为库存优化模型关键元素是适应随机变量需求变化。同时，影响需求因素是可变，在这个意义上说，他也是模型中最艰难过程。另方面，因为这些企业双赢关系......”。

9、“.....如操作计划,营销情报等信息。这些因素是非线性，为了使库存优化相当精确，我们可以利用三重层神经网络预测变化着预测模型。制作神经网络库存预测关键部件是因素和量化选择。随即变量首先要求选择因素必须符合在随机变量基础上制作神经网络预测模型，然后，我们也将考虑到定量可行性。现在我们根据钢铁企业实际库存条件给出个具体三重层神经网络模型来预测钢板需求。钢铁公司也是供应链个链接点，因此它可以从它战略合作者得到些具体信息。现在，我们选择以往时代需求，这个时期价格，内部收益率钢铁行业总数，季节因素变化，四个因素输入层决策速度需求，替代随机变量，作为输出层同时，隐层神经元数目应取决于我们所使用优化方法。该模型结构如下所示在些采样数据里，我们可以选择个合适传递函数并且培训这种模式。在这个培训过程中......”。