近年来,随着科学技术和经济的飞速发展,企业面临着前所未有的机遇和挑战,从而使得供应链面临着更为复杂、变幻莫测的竞争环境。供应商的选择与管理是供应链管理的重要组成部分和不可或缺的环节。在现代企业活动中,供应商已经成为一种战略资源,谁拥有优质供应商,谁就能站在高水平的竞争平台上。加强对供应商团队的管理,可以带来以下好处：促进供应商持续改进；获得更好质量的产品；降低成本；缩短采购前置期；提高服务水平等各个方面。总之,建立并逐步完善科学合理的供应商选择与管理体系,不断优化提高供应商质量,对于提高企业的管理效益,提高企业的综合水平和竞争力,有着重大意义。本文在阅读了大量国内外文献和专家研究成果的基础上,首先对供应链管理的相关理论知识进行了研究,之后对供应链环境下的供应商选择理论进行了详细的讨论,分析改善了供应商选择的流程,建立了供应商三级指标评价体系。在对以上这些知识进行了系统分析的基础上,深入探讨了统计学理论中的机器学习内容,重点研究了支持向量机的分类方法,最终选取最小二乘支持向量机方法进行供应商的评价选择,并通过实验进行了验证。最后,在供应商指标评价体系和最小二乘支持向量机模型的基础上,编程实现了供应商选择评价系统,并对系统的需求和总体设计进行了详细论述。本文所完成的系统能够使企业科学、合理的对供应商作出评价,对于企业的信息化推进,以及提高企业管理者的科学决策能力具有较大应用价值。