0% Complete
صفحه اصلی
/
نهمین كنفرانس بين المللی مهندسی صنايع و سيستم ها
Improvement of bagging by increasing probabilistic classifiers’ confidence in prediction: A Case study of SAPCO Parts Supply Company
نویسندگان :
Shima Malekpour
1
Shahrokh Asadi
2
1- دانشگاه تهران پردیس فارابی
2- دانشگاه تهران پردیس فارابی
کلمات کلیدی :
Ensemble learning،Bagging،DEA Cross efficiency،Supplier selection،Probabilistic classifier
چکیده :
In today's interconnected global marketplace, the success and competitiveness of businesses are intricately tied to the performance of their supply chains. Supplier selection is a crucial component of an effective supply chain management, as it directly impacts the supply chain's efficiency, resilience, and overall performance. Choosing capable suppliers is a strategic imperative that can significantly impact a company's ability to deliver high-quality products, optimize costs, mitigate risks, and foster innovation. Nevertheless, considering various criteria simultaneously, Supplier selection is a challenging process. Studies confirm that Artificial intelligence, particularly machine learning, outperforms traditional methods in certain domains due to its ability to handle complex and unstructured data, make accurate predictions, and adapt to changing conditions. This research, therefore, proposes an improved bagging-based ensemble learning to classify suppliers. In the method, the accuracy of base classifiers is promoted by increasing classifiers' confidence in predicting samples, leading to climbing the accuracy of ensemble learning. The performance of the method was evaluated using a dataset from the supplying Automotive Parts Company (SAPCO) which is responsible for engineering, design, and parts supply of Iran-Khodro (IKCO), the largest industrial group in Iran. Results represent that the proposed method significantly enhances the power of bagging-based ensemble learning in evaluating and classifying suppliers.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
تحلیل احساسات مشتریان پوشاک با استفاده از تکنیکهای تلفیقی یادگیری ماشین
راضیه رحیمی - رضا قاسمی یقین
بهینه سازی سیاست های یارانه ای دولت با هدف توسعه خودروهای الکتریکی: مطالعه موردی صنعت خودرو در ایران
نرگس محمدزاده - سید حسام الدین ذگردی
ارائه مدل ارزیابی کارایی زنجیره تامین مالی بانکهای تجاری استان اصفهان : رویکرد دو مرحله ایAR-DEA
منصور عابدیان - سعید آقاسی - نرگس باقری لطفعلی
ارائه مدل ارتقای دانش تشخیص COVID-19 مبتنی بر یادگیری ماشین (مطالعه موردی: بیمارستان)
الهام عبادی جامخانه - محمد وحید سبط - ارد احمدی
Application of association rule mining in investigating the interaction between evaluation indicators in the performance measurement system: a case study
Leilanaz Akbari - Boshra Rajaei - Amin Zivari
چارچوب ارزیابی جامع سقوط بیمارPFCAF: ابزار اندازهگیری برای سنجش خطر سقوط بیماران بستری، کاهش سقوط و مخاطرات آن
سارا هاشمی بنی - محمد مهدی سپهری
Identifying essential competencies needed for success in industrial engineering fields of work
Aida Sadat Seyedmarvasti - Ahmad Mehrparvar - Majid Shakhsi-Niaie
توسعه مسئله طراحی شبکه هاب رقابتی با در نظرگیری صف در سیستم
فریبا علیزاده - نادر غفاری نسب
افزایش بهره وری تخت در اورژانس بیمارستان با استفاده از تخصیص بهینه ی منابع
سینا موسوی کاشانی زواره - الهام یاوری
ارائه مدل پذیرش واکسن بر اساس معادلات ساختاریافته
راضیه رجائی لک - الهام یاوری
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.2.1