【摘 要】
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该文提出利用数据挖掘中的决策树技术和人工神经网络方法来分别解决这两个问题.该文首先对客户细分和供应商选择这两个问题进行了深入分析，阐明了它们对ERP和CRM的意义.接下来
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该文提出利用数据挖掘中的决策树技术和人工神经网络方法来分别解决这两个问题.该文首先对客户细分和供应商选择这两个问题进行了深入分析，阐明了它们对ERP和CRM的意义.接下来分别以决策树和BP人工神经网络原理为基础，具体研究这两种数据挖掘技术的结构设计原理和实现机制.对客户细分，充分利用了决策树对数据集智能分类的特点.采用信息增益的判定方法，论述了决策树主属性的确定、判定属性标准化、计算信息增益、决策树的剪枝、测试等问题.对供应商选择，先在传统的ABC采购物料分类方法基础上，提出同时考虑物料重要性和市场复杂度的物料分类法，针对每类采购物料的特点制定不同的供应商选择评价指标体系，以此为基础，论述了如何设计人工神经网络的结构和网络初始参数的选取，最后讲述了网络的学习和测试.
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