进销存功能

自己总结的进销存软件需要实现的功能

  • 库存管理
    • 商品管理
    • 库存变动
      • 进货管理
        • 进货
        • 退货
      • 捆绑、拆分
      • 借货,还货
      • 报损、报溢
      • 盘点
    • 库存提醒,保质期提醒
  • 会员管理
    • 联系方式
    • 会员等级
    • 积分、折扣、兑换
  • 员工管理
    • 联系方式
    • 操作权限,折扣比例
    • 提成管理
  • 经销商管理
    • 联系方式
    • 交易记录
      • 来往商品
      • 商品报价、询价记录
    • 来往账目
    • 合同信息
  • 销售管理
    • 销售记录
      • 零售记录,退货记录
      • 批发记录,退货记录
    • 销量统计
    • 往来账目
  • 支付
    • 现金
    • 银行卡
    • 储值卡
    • 联合结账
    • 支付宝
    • 微信
  • 其他
    • 利润合算
    • 其他支出
    • 报表打印
    • 数据备份
    • 其他

       

转载于:https://www.cnblogs.com/jspdelphi/p/5438954.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值