基于DBN-MFSVM的玉米跨境供应链风险预警方法

作     者：葛振林 

作者机构：宁波职业技术学院 

出 版 物：《粮油食品科技》 (Science and Technology of Cereals,Oils and Foods)

年 卷 期：2024年第5期

页      面：202-210页

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 08[工学] 120301[管理学-农业经济管理] 0202[经济学-应用经济学] 1203[管理学-农林经济管理] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020206[经济学-国际贸易学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 020202[经济学-区域经济学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：2022年度浙江省高校国内访问工程师校企合作项目(FG2022039) 中国高校产学研创新基金(2022IT130)~~ 

主　　题：玉米跨境供应链 深度置信网络 支持向量机 风险预警 

摘      要：针对当前玉米跨境供应链系统中存在大量的非结构化数据，具备多源异构特点。传统的风险预警方法存在过度依赖人工决策、预警准确率偏低等缺陷。为解决上述问题，提出基于深度置信网络和多类模糊支持向量机的玉米跨境供应链系统风险预警方法。首先基于嵌入编码与归一化原理，预处理玉米跨境供应链系统中的大量非结构化数据，转化为结构化数据，便于后续计算；然后基于深度置信网络，提取数据高纬度特征，自适应挖掘出玉米跨境供应链系统中风险指标变化趋势与关联性；最后将提取出的高维度特征输入到多类模糊支持向量机模型中进行训练，实现玉米跨境供应链风险分级预警。所提算法能够在运行时间相近的情况下，准确率达到94.88%，较最差算法提升52.17%，综合性能较其他算法优越，能够为玉米跨境供应链系统风险监管应用提供理论支撑。