基于改進神經網絡的商品零售軟件設計與實現

摘要：文章針對傳統(tǒng)商品零售軟件在定價策略、庫存管理及促銷活動等方面存在的局限性，提出了一種基于改進神經網絡的商品零售軟件設計與實現方案。該軟件通過集成先進的神經網絡模型，能夠實時分析市場數據、消費者行為及競爭對手策略，為零售商提供精準的定價建議、庫存管理策略及促銷活動方案。實驗結果表明，該軟件在提升銷售額、利潤率及庫存周轉率方面表現出色，為商品零售行業(yè)帶來了新的技術突破和應用前景。

關鍵詞：神經網絡；商品零售軟件；定價策略；庫存管理

中圖分類號：TP183 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）23-0049-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

當今競爭激烈的商品零售市場中，傳統(tǒng)零售軟件已難以滿足日益復雜的市場需求和消費者行為變化。為了提升零售業(yè)務的智能化水平，優(yōu)化定價策略、庫存管理及促銷活動，本研究提出了一種基于改進神經網絡的商品零售軟件設計與實現方案。該方案旨在通過深度學習和神經網絡技術，實時分析市場數據、消費者行為及競爭對手策略，為零售商提供更加精準和高效的決策支持。本研究期望通過這一創(chuàng)新設計，為商品零售行業(yè)帶來新的技術突破和應用前景，推動零售業(yè)務的智能化轉型。

1 基礎理論

神經網絡是通過模擬生物神經系統(tǒng)的結構和功能來處理信息的一種數學模型。神經網絡由多個節(jié)點（神經元）組成，每個節(jié)點接收輸入，通過加權求和并應用激活函數后產生輸出[1]。這種結構使得神經網絡能夠學習復雜的模式和數據關系[2]。特別地，卷積神經網絡（CNN） 是一種在圖像處理和計算機視覺領域廣泛應用的神經網絡結構[3]。CNN通過卷積層、池化層、全連接層等結構，實現了對圖像的高效特征提取和分類[4]。其主要特點包括局部連接、權值共享和池化操作，這些特點使得CNN在處理圖像數據時具有出色的性能和效率[5]。

2 系統(tǒng)架構設計

1） 輸入層：在運行過程中，系統(tǒng)的輸入層負責接收來自用戶的商品圖像，這些圖像可能包含不同的商品、背景、光照條件等。輸入層通過圖像接收、預處理、適應性處理以及數據準備等一系列操作，確保圖像數據的準確性和一致性，為后續(xù)神經網絡的特征提取和分類識別提供可靠基礎。這一層的設計不僅關注圖像的質量，還考慮如何集成商品的初始價格、促銷信息等元數據，為后續(xù)的價格策略和促銷策略制定提供支持。

2） 圖像處理模塊：在運行過程中，通過分析和解讀圖像中的商品特征，包括品牌、型號、新舊程度等。這些特征信息對于后續(xù)的定價和促銷策略制定至關重要。例如，算法可以根據商品的稀缺性、流行度以及競爭對手的價格來動態(tài)調整定價策略，或者根據季節(jié)性、節(jié)假日等因素來制定促銷策略。

3） 特征提取層：特征提取層在接收經過圖像處理的商品圖像及其特征信息后，利用卷積層、池化層等神經網絡結構進行高效的特征提取和分類，考慮商品的定價、促銷等策略性信息，以提供更精準的識別結果和更合理的銷售策略建議。

4） 輸出層：在特征提取層的基礎上，分類與識別層對商品進行分類和識別，并將提取的特征映射到商品類別上。同時，這一層還負責根據商品的識別結果、市場需求、庫存狀況以及圖像處理模塊提供的策略性信息，動態(tài)調整商品的定價和促銷策略。例如，對于識別為熱門且?guī)齑娉渥愕纳唐?，可以采取打折促銷的策略來吸引更多顧客；而對于識別為稀缺或高價值的商品，則可能采取提高價格或限量銷售的策略。最終，輸出層將商品的識別結果和相應的定價、促銷策略一起展示給用戶，以實現最優(yōu)的銷售效果和顧客滿意度。

3 系統(tǒng)硬件設計

系統(tǒng)硬件設計在基于改進神經網絡的商品零售軟件中扮演著至關重要的角色，它直接關系到軟件的運行效率和穩(wěn)定性，其系統(tǒng)硬件架構如圖1所示。

圖像采集模塊：圖像采集模塊是商品零售軟件硬件設計的基礎，主要負責捕捉商品圖像以供后續(xù)處理，由高清攝像頭組成，攝像頭需要具備高清晰度、低噪點和快速響應的能力，以確保捕捉到的圖像質量滿足神經網絡處理的需求。

處理模塊：處理模塊是系統(tǒng)的核心，負責執(zhí)行神經網絡的計算任務，能夠快速處理大量的圖像數據。在處理過程中，處理器首先讀取圖像采集模塊傳輸過來的圖像數據，然后應用預處理算法（如去噪、增強、分割等）對圖像進行優(yōu)化，以提高后續(xù)特征提取的準確率。

存儲模塊：存儲模塊用于存放商品信息數據庫和神經網絡模型等關鍵數據。這些數據對于系統(tǒng)的正常運行至關重要。存儲模塊通常包括高速的內存和可靠的存儲設備。

交互模塊：交互模塊是系統(tǒng)與用戶之間的橋梁，負責將識別結果和商品信息以用戶友好的方式展示出來，并提供相應的操作選項。該模塊通常包括觸摸屏顯示器、按鍵、指示燈等輸入輸出設備。當商品被識別后，交互模塊會從處理模塊接收識別結果和商品信息，并通過圖形界面將這些信息展示給用戶。

供電與通信模塊：供電模塊負責為整個系統(tǒng)提供穩(wěn)定可靠的電力供應。該模塊通常包括電源適配器、電池等組件，能夠根據系統(tǒng)的實際需求提供合適的電壓和電流。通信模塊則負責系統(tǒng)與其他設備或網絡的連接和通信。

4 系統(tǒng)軟件設計

4.1 圖像處理模塊

圖像采集模塊是商品零售軟件系統(tǒng)的前端輸入部分，它主要負責實時捕捉商品圖像，為后續(xù)的處理和識別步驟提供高質量的圖像數據。該模塊通常集成高清攝像頭或相機，利用CMOS圖像傳感器技術，通過光照射像素陣列觸發(fā)光電效應，生成圖像信號。具體的流程如圖2所示。

步驟1初始化與配置：系統(tǒng)啟動時，圖像采集模塊首先進行硬件初始化，包括攝像頭參數設置（如分辨率、幀率）、信號處理單元配置等。同時，加載必要的驅動程序和固件，確保攝像頭正常工作。

步驟2圖像捕捉：在零售場景中，當商品被放置在指定區(qū)域時，圖像采集模塊自動啟動捕捉過程。攝像頭實時拍攝商品圖像，并將捕獲的圖像數據傳輸到嵌入式處理器或計算機內存中。

步驟3圖像處理：在圖像數據被捕獲后，可能需要進行初步的圖像處理，如去噪、增強對比度、邊緣檢測等，以提高圖像質量并便于后續(xù)識別處理。這些處理步驟可以在攝像頭內部完成，也可以由嵌入式處理器或計算機上的軟件模塊執(zhí)行。例如，使用高斯濾波進行去噪，其公式為：

[G（x，y）=12πσ2exp-x2+y22σ2] （1）

式中，G（x，y）是高斯函數，σ是標準差，用于控制濾波的強度。

步驟4數據傳遞：處理后的圖像數據被傳遞給后續(xù)的神經網絡處理模塊。在這個過程中，可能需要對圖像數據進行格式轉換、壓縮等操作，以減少數據傳輸量并提高處理效率。

步驟5實時反饋：為了提升用戶體驗，圖像采集模塊還可能與交互模塊協同工作，實時顯示捕捉到的商品圖像，讓用戶了解當前識別狀態(tài)。

4.2 價格管理模塊下基于LSTM算法的市場導向定價策略

價格管理模塊是商品零售軟件系統(tǒng)中負責價格策略制定和執(zhí)行的模塊。它通過分析市場數據、競爭對手價格、商品成本以及銷售歷史等信息，為商品設定合理的價格，并根據市場變化和促銷活動需求進行價格調整。

4.2.1 市場數據收集與預處理

首先，收集各種市場數據。這些數據包括同類商品的市場均價、銷售趨勢、季節(jié)性變化、促銷活動信息、客戶反饋、庫存水平以及宏觀經濟指標等?？梢詮亩喾N渠道獲取這些數據，例如市場調研報告、線上零售平臺的銷售記錄、社交媒體的用戶評論等。在收集到數據后，需要對數據進行預處理，以確保數據的質量和一致性。

4.2.2 特征提取

特征選擇：從預處理后的數據中提取有用的特征，包括商品價格的歷史變動、銷量變化、市場供需關系、季節(jié)性因素、促銷活動的影響和消費者行為模式。進一步構造特征向量：將選取的特征構造成特征向量X=（x1，x2，...，xn），式中xi表示第i個特征。這些特征向量將作為LSTM神經網絡的輸入。

4.2.3 LSTM定價策略模型

設計LSTM神經網絡的結構，包括輸入層、隱藏層（LSTM層）和輸出層。輸入層接受特征向量，隱藏層由多個LSTM單元組成，負責處理時間序列數據，并捕捉數據中的長期和短期依賴關系。輸出層則用于生成預測結果。

LSTM層更新公式：LSTM層的更新公式如下：

[ft=σWf?ht-1，xt+bf] （2）

[it=σWi?ht-1，xt+bi] （3）

[ot=σWo?ht-1，xt+bo] （4）

[Ct=tanhWC?ht-1，xt+bC] （5）

[Ct=ft⊙Ct-1+it⊙Ct] （6）

[ht=ot⊙tanhCt] （7）

式中，ft、it、ot分別表示遺忘門、輸入門和輸出門的激活值，Ct表示細胞狀態(tài)，ht表示隱藏狀態(tài)，σ表示sigmoid激活函數，tanh表示tanh激活函數，W和b分別表示權重和偏置。

4.2.4 定價策略模型訓練

將數據分為訓練集、驗證集和測試集。訓練集用于訓練模型，驗證集用于調整模型參數，測試集用于評估模型性能。使用歷史市場數據對LSTM神經網絡進行訓練。通過反向傳播算法和梯度下降法優(yōu)化模型的權重和偏置，使模型能夠學習市場趨勢和價格變動規(guī)律。訓練過程中，損失函數可以使用均方誤差（MSE） ：

[L=1Ni=1Nyi-yi2] （8）

式中，yi表示實際價格，[yi]表示預測價格，N表示樣本數量。

4.2.5 集成到商品零售軟件中：

將訓練好的LSTM神經網絡模型集成到商品零售軟件中，實現自動化的市場導向定價。軟件需要具備數據采集、數據預處理、特征提取、模型預測和價格調整等功能。軟件定期獲取市場數據，并輸入模型中，生成調整后的商品價格。這些價格將自動更新到商品信息中，以確保價格競爭力和銷售效果。

4.3 促銷策略

促銷策略緊密結合市場導向定價和LSTM神經網絡的預測能力來制定，促銷策略利用已經訓練好的LSTM神經網絡模型預測未來的市場趨勢、銷售高峰和季節(jié)性變化，以確定最佳的促銷時機。同時，結合客戶畫像和市場細分，對不同客戶群體制定個性化的促銷定價策略，并利用LSTM神經網絡分析客戶歷史購買行為和偏好，以制定更具吸引力的促銷價格。在促銷活動期間，實時監(jiān)測市場數據和銷售情況，并根據LSTM神經網絡的預測結果和實時數據反饋動態(tài)調整促銷策略。此外，該策略還注重跨渠道促銷協同，利用LSTM神經網絡分析不同銷售渠道的市場趨勢和消費者行為，制定協同一致的促銷活動和定價策略。

5 實驗分析

5.1 環(huán)境設計

本仿真實驗環(huán)境旨在模擬真實的商品零售場景，以測試和改進基于神經網絡的商品零售軟件的性能。實驗環(huán)境包括模擬的零售商、消費者、市場數據、競爭對手行為等關鍵元素，以全面評估軟件在定價策略、庫存管理、促銷活動等方面的表現。具體而言，實驗環(huán)境設定了零售商的初始資金為100萬元，庫存容量為5 000件商品，商品種類為10種，每種商品的初始數量為500件，以模擬真實的市場環(huán)境。競爭對手行為模擬器則模擬了競爭對手的定價策略和促銷活動等行為。

5.2 結果分析

通過仿真分析，得到實驗結果如表1所示。

可以看出在引入基于改進神經網絡的商品零售軟件后，零售商的銷售額、利潤率和庫存周轉率均呈現出穩(wěn)步上升的趨勢。具體而言，銷售額從初始狀態(tài)的200萬元逐年增長至年終的950萬元，顯示出顯著的增長勢頭。同時，利潤率也有所提升，從初始的15%上升至年終的平均16.5%，表明零售商在保持銷售額增長的同時，也有效地控制了成本，實現了利潤的優(yōu)化。此外，庫存周轉率的提升也是一大亮點，從初始的4次/年提升至年終的5次/年，說明庫存管理得到了有效優(yōu)化，資金利用效率得到了提高。

6 結束語

本研究成功設計并實現了一款基于改進神經網絡的商品零售軟件，該軟件通過深度學習和神經網絡技術，實現了對市場數據、消費者行為及競爭對手策略的實時分析，為零售商提供了精準的定價建議、庫存管理策略及促銷活動方案。實驗結果表明，該軟件在提升銷售額、利潤率和庫存周轉率方面表現出色，充分驗證了其有效性和優(yōu)勢。

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【通聯編輯：李雅琪】