结 论
本文通过对目前汽车行业供应链管理现状以及卡斯马公司在供应商开发中存在的问题进行分析后，在供应商选择方法上建立了基于离散型 Hopfield 神经网络的评价模型，首先设计理想的供应商评价指标，然后对其进行编码并且对待评价供应商进行编码，创建 Hopfield 神经网络，最后通过科学计算软件 Matlab进行仿真计算，最终得出结论。在卡斯马供应商选择中的实践应用证明了离散型 Hopfield 神经网络的评价模型，具有一定的可操作性和实用性。本文在建立离散型 Hopfield 神经网络的评价模型过程中着重对以下方面进行了研究：
首先，对卡斯马公司供应商管理本身进行全面的分析。只有在充分了解卡斯马公司供应商管理的状况和面临的现实情况，才能有的放矢，针对性的提出供应商选择的解决方案。其次，对汽车制造企业供应商选择进行了回顾，在众多的方法中，选择了简单，可操作性比较强的。建立离散型 Hopfield 神经网络的评价模型，来进行供应商选择。最后，通过科学的计算和分析，验证了该方法的实用性，也对实际应用过程中发现的问题进行了评估，建立了后续的实施保障体系。
离散型 Hopfield 神经网络采用模式联想，训练过程简单，不需要大量样本。
设计的离散型神经网络模型能够有效地对供应商进行评估，模型引入专家团队的纠错评估的影响以后，评估结果更加准确合理，同时也解决了在评估因子等级差异较大的情况下模型仿真失败的问题。实例证明，上述评估模型切实可行，能够解决卡斯马在供应商开发方面的现实问题。
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