【摘 要】
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生产提前期、生产批量等期量标准是MRP子系统依据的核心参数，由于大型装备制造企业具有产品规模大、结构复杂、通常按订单生产、产品变型设计频繁等特点，其产品期量标准的制定
【机 构】
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天津大学管理学院,中煤张家口煤矿机械有限责任公司,河北工业大学管理学院
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生产提前期、生产批量等期量标准是MRP子系统依据的核心参数，由于大型装备制造企业具有产品规模大、结构复杂、通常按订单生产、产品变型设计频繁等特点，其产品期量标准的制定存在很大的复杂性，期量标准准确性差大大影响了ERP的实施效果。针对以上问题，本文提出了期量标准的智能化解决方案。利用BP神经网络及其变形网络“识别”历史数据中最相似的“零件模型”，并对新型零件的提前期进行“预测”，其核心是网络的学习方法——BP算法。以此为理论依据，我们提出了详细设计方案，开发出了相应的计算机系统，运用BP神经网络结合梯度下降
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