在供应链管理模式下,单个企业之间的竞争变成了企业所在供应链之间的竞争。供应链的构建中最重要的一个环节就是评价选择供应商。从长期发展来看,核心企业应选择能保持较高的竞争力、有影响力的供应商并结成战略同盟,以增强自身的竞争力,实现“双赢”。可以说供应商的评价选择将在很大程度上决定供应链运行的平稳程度和效能。因此,建立一个合理的供应商评价选择指标体系和选择合适的评价方法对供应商进行科学、合理的评价是一个十分值得研究的课题。　　本文首先阐述了课题的研究背景和拟解决的问题,对国内外供应商评价选择的指标体系和方法进行了综述,分析了供应链环境下供应商之间的战略协作伙伴关系;其次,本文在前人的研究成果的基础上,根据相关原则,确立了“产品竞争力、合作能力、内部竞争力和外部环境”为核心的供应商选择的指标体系;在概括分析了现有的供应商选择方法并比较它们的优点和不足之处后,本文提出:用主成分分析与神经网络相结合的方法来建立供应商选择的模型,该模型集成了主成分分析与神经网络各自的优点,大大简化了神经网络的结构,减少网络的训练时间。为了提高神经网络的泛化能力,本文采用贝叶斯正则化的方法来优化神经网络。并通过实例在Matlab上验证了所建模型的有效性与可用性;文章最后对本课题的研究前景进行了展望。