商务部、农业部于2008年12月联合下发了《关于开展“农超对接”试点工作的通知》（商建发〔2008〕487号），开始在全国部署“农超对接”试点工作。该通知中指出，农产品“农超对接”是减少流通环节、降低农产品流通成本的有效手段，是解决鲜活农产品卖难的根本途径，对建立农产品现代流通体制、增加农民收入和促进城乡统筹协调发展具有重要的现实意义。通知中还指出，“超市+专业合作社+农户”模式是目前“农超对接”支持发展的主要模式。本文对“农超对接”、“农超对接”型供应链相关的概念、模式进行了界定。运用四维平衡计分卡，我们选取了10个经典样本指标来架构“农超对接”型供应链绩效评价体系，它们分别是盈利能力、资产周转率、现金周转时间、客户满意度、市场扩大率、响应时间、存货周转率、次品率、技术先进性、信息共享度，并且给出了各个绩效评价指标的度量方法，根据收集的某超市“农超对接”过程中相关的数据，在一个评价周期内，对各个绩效评价指标进行了预处理。随后确定了BP神经网络结构的层数（输入层、输出层、隐层）和各层的节点数，从而完成了BP神经网络结构模型的设计。网络设计完成后，应用设计值对网络进行训练，直到网络输出的误差减少到可接受的程度，成功构建基于BP神经网络的该超市“农超对接”型供应链绩效评价模型。收集该超市另外一组数据，对该模型进行检验，证明其有效性。本论文构建了“农超对接”型供应链绩效评价的指标体系，采用BP神经网络对其进行评价，证明了采用BP神经网络的评价方法对“农超对接”型供应链进行绩效评价是完全可行的，为“农超对接”型供应链的绩效评价提供了一个新的角度。随着“农超对接”实践和理论的不断完善，评价方法也会层出不穷。本文所研究的基于BP神经网络的“农超对接”型供应链绩效评价方法中的一个重要组成部分。