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
ارزیابی عملکرد کشورها و بررسی تاثیر عوامل موثر در کنترل پاندمی کووید-19 با بهرهگیری از رویکردهای تصمیمگیری چندمعیاره و یادگیری ماشین
محمدرضا رسولی - سید امیررضا صالحی امیری - عرفان حسن نایبی
تحلیل سیستم های مدیریت ایمنی در پروژه های ساختمان های بلند -مطالعه مروری از ٢010 تا 2021
پریسا دهقانی - رامین انصاری - مهدی مهدی خانی
ارائه مدل بهینهسازی مصرف سوخت در مسئله همسواری کارمندان با در نظر گرفتن زمان پارک کردن غیرقطعی
فاطمه اسماعیلی - سید محمد جواد میرزاپور آل هاشم
A fuzzy multi-objective optimization model in the sustainable closed-loop food supply chain: A case of protein products
Mojtaba Yarahmadi - Seyed omid Hasanpour Jesri
طراحی مدل برنامه ریزی تصادفی شبکه زنجیره تأمین تبدیل ضایعات اورگانیک به سوخت زیستی
محمد زعفری - محمد موسیزاده
تشخیص ناهنجاری در مصرف آب خانگی با ارائه مدل ترکیبی از تکنیکهای دادهکاوی (مطالعه موردی: شهر مشهد)
سمانه پهلوان - علیرضا شادمان - آیدا کلاته آهنی
طراحی مدل پیشبینی و اندازهگیری ظرفیت نوآوری باز در صنعت بانکداری ایران با رویکرد استنتاج فازی عصبی-تطبیقی (ANFIS)
سید فرید موسوی - مرجان دوستی بیدختی - رضا یوسفی زنوز - آرزو گازری نیشابوری
مدیریت منابع آب با استفاده از پویاییشناسی سیستمها
فاطمه رنجبر ونکی - تینا رضاپور - فاطمه صبوحی
Comparing the Accuracy of Machine Learning Algorithms in Predicting Non-performing Loans of Banks
Mohammad Reza Esmaeili - Mohammad Ebrahim Mohammad Pour Zarandi - Mehrzad Minooei
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
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.2.1