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基于人工智能的供应链风险评估与管理解决方案

TOC\o1-2\h\u30127第1章引言 4

283161.1供应链风险管理背景 4

170361.2人工智能在供应链风险管理中的应用 4

152361.3研究目的与意义 4

8049第2章供应链风险概述 5

162882.1供应链风险类型 5

45762.2供应链风险影响因素 5

324222.3供应链风险识别与评估方法 6

23027第3章人工智能技术基础 6

160283.1机器学习 6

232043.1.1基本概念 6

244403.1.2主要类型 7

249333.1.3常用算法 7

63553.2深度学习 7

121843.2.1概述 7

56413.2.2神经网络 7

319083.2.3卷积神经网络与循环神经网络 7

277713.3数据挖掘与知识发觉 7

75993.3.1数据挖掘 7

12373.3.2知识发觉 7

103233.3.3应用案例 7

6013第4章供应链数据采集与处理 8

204174.1数据来源与类型 8

75844.1.1企业内部数据 8

307654.1.2供应链上下游企业数据 8

254624.1.3公开市场数据 8

67844.1.4第三方专业数据服务 8

34934.2数据预处理方法 8

88574.2.1数据清洗 8

130574.2.2数据整合 9

11974.2.3数据转换 9

299364.3数据存储与处理技术 9

272634.3.1数据存储技术 9

51764.3.2数据处理技术 9

80764.3.3数据安全技术 9

11529第5章供应链风险评估指标体系构建 9

233875.1指标体系设计原则 9

236725.1.1系统性原则：指标体系应全面覆盖供应链各环节，保证评估的全面性和系统性。 9

173015.1.2科学性原则：指标选取应基于供应链风险管理的理论和方法，保证评估的科学性和合理性。 9

252985.1.3可操作性原则：指标体系应简洁明了，便于操作和实施，有利于提高评估的准确性。 9

29605.1.4动态性原则：指标体系应能够反映供应链风险的实时变化，以便及时调整风险管理策略。 10

126455.1.5预警性原则：指标体系应具备一定的预警功能，能够提前发觉潜在风险，为决策提供支持。 10

13885.2常见风险评估指标 10

19705.2.1供应风险：包括供应商质量、供应商交货、供应商成本等方面的指标。 10

227825.2.2运输风险：包括运输方式、运输时间、运输成本、运输安全等方面的指标。 10

90065.2.3库存风险：包括库存水平、库存周转、库存积压、库存损耗等方面的指标。 10

304835.2.4需求风险：包括市场需求、客户满意度、订单履行等方面的指标。 10

240515.2.5合同风险：包括合同履行、合同变更、合同纠纷等方面的指标。 10

214625.2.6信息风险：包括信息共享、信息安全、信息传递等方面的指标。 10

153795.2.7外部风险：包括政策法规、市场竞争、汇率波动、自然灾害等方面的指标。 10

23995.3基于人工智能的指标体系优化 10

93215.3.1数据挖掘与分析：利用人工智能技术对大量历史数据进行挖掘和分析，发觉潜在的风险因素。 10

193735.3.2智能预测与预警：结合历史数据和实时数据，运用机器学习算法预测供应链风险，并提前发出预警。 10

105325.3.3指标权重优化：通过人工智能算法，如神经网络、支持向量机等，动态调整各指标的权重，提高评估准确性。 10

86165.3.4智能决策支持：基于风险评估结果，利用人工智能技术为决策者提供优化方案，降低供应链风险。 10

95575.3.5评估模型迭代：不断优化评估模型，通过学习新的数据和信息，提高供应链风险评估的实时性和准确性。 10

13008第6章供应链风险评估方法 10

246516.1传统风险评估方法 11

142776.1.1定性评估法 11

114006.1.2定量评估法 11

194166.1.3模糊综合评估法 11

265086.2基于人工智能的风险评估方法 11

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