新冠疫情的爆发又一次对我国政府的应急能力提出了挑战,作为突发事件高发国家之一,政府亟需构建完善的应急管理体系。应急物资作为应急救援工作顺利展开的重要保障,保证其充足的供给是保证应急供应链正常运转的关键,应急物资供应商作为应急物资的主要提供者之一,需要结合科学严谨的方法去评价筛选。本文对众学者关于供应商选择的相关理论作了研究归纳,分析了应急产业、应急供应链的特点和结构,对应急供应链的构建和应急物资的储备管理做了分析,并解释了应急物资供应商选择的重要性,同时给出了一套科学严谨的应急物资供应商筛选流程;文中统计了2000年以来常态下供应商评价的高频指标,对用这套评价体系评价应急物资供应商时存在的缺陷作了分析解读,结合构建评价体系在选择指标时应当遵循的原则,构造了强调质量、响应能力、合作能力、创新研发能力等因素的评价体系,一共包含18个评价指标。构建供应商评价指标体系时,准则层之间由于没有清晰的界定,会导致准则层之间有信息交叉问题,进而导致指标之间有不可避免的相关性,作者引入了RFE特征过滤算法,以天然具有非线性拟合能力的随机森林和xgboost模型作为辅助模型,加入指标之间的相关性限制因素,对构建的指标体系进行过滤筛选。然后使用同样具有非线性映射能力的神经网络构建供应商评价选择模型,同时设计了适用于神经网络评价模型的指标重要性计算算法,从指标的角度对模型评价结果做出科学合理的解释。本文使用3组公开数据集,对构建的评价模型做了验证,结果显示本文的评价模型构建思想具有可行性。之后,结合实际供应商数据,与传统的经典模型做了对比,证明了本文评价模型评价结果的有效性,通过特征重要性分析,得出了影响里较大的指标是关键工序生产能力、时间柔性、质量持续改善能力,验证了应急供应链侧重于物资质量、供应商响应能力的观点,同时结果显示出成本不是重要影响因素。最后,对本文的工作内容做了简要总结,从评价体系和供应链协同两个方面对更加科学严谨的评价思路和注意细节作了展望。