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针对服务型制造条件下供应商选择的新要求和复杂性，将模糊理论与人工神经网络有效结合起来，提出基于模糊神经网络（FNN）的供应商选择策略．利用模糊系统较强的知识表达能力，将神经网络的输入袁示为模糊隶属度，解决定性指标定量化及模糊性问题；利用神经网络较强的自适应、自学习能力和泛化能力，克服供应商评价过程的主观随意性、复杂非线性和动态特性带来的不利影响，从而实现对供应商的实时动态评价；通过选择合适的算法，设计相应的BP神经网络，进行实例仿真．仿真结果表明，该方法能够克服供应商选择评价过程中的主观随意性大、算法复杂