要 商超（超市和零售店）在现代经济中扮演着至关重要的角色，然而，它们在蔬菜商品管理中面临着多重挑战。这些挑战包括如何准确预测销售趋势、合理制定价格策略、以及有效制定补货计划等问题。 解决这些问题对于商超来说至关重要，因为它们直接影响着销售收益、库存成本和客户满意度。因此，本研究旨在为商超提供一套全面的蔬菜商品管理策略，以帮助它们更好地应对这些挑战。 针对问题一，在蔬菜商品管理中，首要问题之一是如何准确预测销售趋势。这包括了不同蔬菜品类的销售模式，如季节性销售高峰和低谷。我们需要深入了解哪些蔬菜在特定时间段内销售最活跃，以及它们之间的差异。这个问题的解决有助于商超更有针对性地制定促销策略和补货计划。 针对问题二，制定合理的价格策略对于商超至关重要，因为它们需要平衡销售利润和客户价格敏感度。我们需要建立一个定价模型，考虑商品成本、预期销售量和销售利润等因素。这个模型将为每个蔬菜品类提供合理的售价建议，确保商超实现销售利润的最大化，同时提供具有竞争力的价格。 针对问题三，如何确定每个单品的补货量以及建议的定价策略是另一个重要问题。我们需要通过组合优化方法，确定每个单品的最佳补货量和

本项目基于C4.5决策树算法实现对莺尾花的分类识别。考虑到，花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度均为连续变量，所以需要进行离散化处理；这里通过Gini Index来进行离散化处理，考虑到此次分三类，且通过上面的可视化，三种花在4个属性上分布均存在较大差异，所以对花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个属性均采用两个分界点来分成三类。 max_depth = 2 训练集上的准确率：0.964 测试集上的准确率：0.895 max_depth = 3 训练集上的准确率：0.982 测试集上的准确率：0.974 max_depth = 4 训练集上的准确率：1.000 测试集上的准确率：0.974

"双一流"战略决策的颁布,不仅给地方高校的发展带来了机遇,同时也带来了更多的挑战。在"双一流"战略大背景下地方高校面临着推动一流学科建设、动态调整资源配置、弱化身份等级、鼓励差序优质发展、提供国际交流等机遇,同时也面临着历史遗留的标签效应、马太效应以及地域性差异等挑战。为了使地方高校抓住"双一流"建设的机遇,推动自身获得良性的发展,地方高校应采取重点支持优势特色学科、提升内部治理水平、统筹设计政策布局、人才引进与培养,以及师资队伍建设、鼓励开展科研合作、加强国际交流与合作等措施。

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针对准则值和状态概率均为区间灰数的灰色随机多准则决策问题,在考虑决策者的风险态度及心理行为的情境下,给出一种基于后悔理论的决策方法.首先将原始准则值转化为标准灰数, 同时进行规范化处理, 得到各状态下的标准灰色风险决策矩阵;然后依据后悔理论,定义灰色感知效用函数,构造决策者对方案集的灰色综合感知效用最大化的多目标优化模型,并解出最优权重向量,得到各方案的最优灰色感知效用值且排序;最后,通过实例验证所提出方法的可行性和有效性.

使用决策树算法完成对西瓜数据集 3.0 的分类，根据西瓜的色泽、根蒂、敲 声、纹理、脐部、触感、密度、含糖率共 8 个属性特征来判断西瓜是否是一个好 瓜

 在现实生活中，实际问题很难用线性模型进行描述。神经网络的出现大大降低了模型建立的难度和工作量。只需将神经网络看成是一个黑箱子,根据输入与输出数据,神经网络依据相关的学习规则,便可以建立相应的数学模型。但是,当数学模型的输人自变量(即影响因素)很多,输人自变量之间不是相互独立时,利用神经网络容易出现过拟合现象,从而导致所建立的模型精度低,建模时间长等问题。因此,在建立模型之前,有必要对输入自变量进行优化选择,将冗余的一些自变量去掉,选择最能反映输入与输出关系的自变量参与建模。

论文研究-多目标决策中灵敏度分析的方法探讨.pdf, 对于多目标决策中的多属性决策,国内外至今还很少有文献讨论其灵敏度分析的一般方法。为此,本文推导了几个进行灵敏度分析的基本公式,并提出了灵敏度区间和灵敏度矩阵的概念,从而为多属性决策的灵敏度分析提供了一种简单、有效、实用的分析方法。

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近年来随着新一代人工智能技术的快速发展，采用深度学习技术的医疗器械软件日益增多。为应对深度学习技术带来的监管挑战，并为相应医疗器械软件注册申报提供专业建议，我中心组织制定了深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点（以下简称审评要点，详见附件）。 　　审评要点基于深度学习技术特点，结合软件的预期用途、使用场景和核心功能，重点关注软件的数据质量控制、算法泛化能力和临床使用风险。 　　审评要点采用基于风险的全生命周期管理方法考虑软件技术审评要求，包括需求分析、数据收集、算法设计、验证与确认、软件更新等内容，涵盖算法性能评估、临床评价、网络与数据安全等要求。 　　在软件更新方面，审评要点明确软件版本命名规则应涵盖算法驱动型和数据驱动型软件更新，并应列举重大软件更新的全部典型情况。轻微数据驱动型软件更新可通过质量管理体系控制，无需申请注册变更。 　　此外，审评要点还明确了非辅助决策软件、传统人工智能软件的要求以及第三方数据库、移动与云计算等考量。