一、BrainCell软件及其神经网络基本原理
（一）BrainCell
神经网络基本原理本文主要应用了BrainCell神经网络软件来实现B2B电子商务供应链协同绩效评价模型的计算与分析。BrainCell神经网络采用误差反向传播学习算法，算法从两个方面（信号的前向传播和误差的反向传播）反复进行迭代学习。其基本原理是输入层各神经元在接收外接的信息后，传递给隐含层的神经元，根据减少目标输出与实际输出误差的方向，从输入层经过隐含层逐层修正各连接的权值，直到将误差调整到能够接受的程度，这不仅是各层权值不断修正的过程，也是学习训练神经网络的过程，若学习样本的计算输出提前达到预期的结果，则训练过程结束，否则将学习到预先设定的学习次数为止，最后由输出层输出信息处理的结果，如上图所示。
（二）BrainCell神经网络实现步骤
1.网络层数的确定根据Kolmogrov理论可知，含有一个隐含层的三层神经网络可以以任意精度逼近一个从输入到输出的映射关系。因此，在BrainCell神经网络中采用含有单隐层的三层神经网络。2.网络节点的确定输入层节点的多少与评价指标个数是相对应的。因此，根据构建好的B2B电子商务供应链协同绩效评价指标体系，可以将一级指标与二级指标进行合并，作为输入层的节点数，其指标数如表1所示，因此输入层节点数为19个。输出层节点则为1个，在此以B2B电子商务供应链协同绩效等级结果作为输出值。3.网络训练本文采用的训练函数为trainscg，将网络训练的精度设置为10-4并初始化权值和阈值后，从15个样本中选取12个作为训练样本进行批处理训练，开启网络进行学习训练。其具体步骤如下。假设训练样例是形式（a，b），其中a为输入向量，b为输出值。N为输入节点数，M为输出层节点数。从单位i到单位j的输入表示aij，单位i到单位j的权值表示Wij。（1）创建具有N个输入单位，M个输出单位的BrainCell神经网络。（2）用随机数（0或1）初始化某些数字变量网络权值Wij。（3）对于第k个训练样例（a，b），把输入跟着网络前向传播，并计算网络中每个单元x的输出Qx，使误差沿着反向传播。（4）对于每个输出单元u，计算它的误差项。（5）对于每个隐含单元h，计算它的误差项。（6）利用误差项更新调整每个网络权值。（7）重复（3）到（6），直到完成指定的迭代次数或者是其误差值达到可接受的范围。4.网络检验将剩下的3个验证样本数据输入到训练好的网络中，将其训练结果与实际结果相比较，检验BrainCell神经网络得到的输入与输出间的关系是否正确，从而反映出该绩效评价体系的准确性和可靠性。
二、实证研究与分析
（一）确定绩效评价等级
由于各个企业供应链自身发展的情况不同，各具特点，其形式、结构各异，因此如何划分绩效评价等级，如何更好地反映绩效评价等级至关重要。本文以绩效考核成绩最好为1，最低为0为临界值，由高到低划分5个等级，并通过绩效等级系数来体现，见表2所示。
（二）指标数据获取和处理
本文以天猫商城中某珠宝饰品有限责任公司为例，该公司有比较稳定的供应商，且与多家企业都有长期合作关系。根据公司的实际管理情况，整理出该公司供应链协同管理的绩效指标评价体系研究的基础数据，应用BrainCell软件对这些基本数据进行计算。为使各指标在整个系统中具有可比性，本文利用效应系数将指标在闭区间[0，1]上进行同趋势化无量纲化和定性指标定量化处理。结果表明，该公司的供应链整体绩效基本良好，其绩效评价等级系数主要都集中在[0.5,0.8]这部分区间内，与该公司所处供应链实际情况相符。该公司运作情况基本令人满意。
三、结语及展望
从计算结果中可看出，目前我国B2B电子商务供应链的发展还有很大的提升空间，电子商务企业间应加强利用现有的系统功能，以电子商务平台为中心，协同化开展关键业务管理活动，增加企业间的信任度和目标一致性，从而实现整个电子商务供应链的共赢发展。
作者：秦立公 韦金荣 王宁宁
