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针对不同类型商品抗风险能力不同的特点,对突发情况影响下的零售商品销售进行研究。首先利用python进行数据挖掘,收集商品销售数据,根据建立的指标体系对数据进行预处理,并利用熵权法计算出各指标的权重。其次结合模糊综合理论,确定评价论域及隶属函数,建立零售商品销售抗风险能力评价模型。利用MATLAB软件对一类商品数据进行验证,计算得出该类商品的抗风险评分为2.4913。最后利用模糊神经网络对模型的精度进行检验并得出该模型的精度良好。