基于多分類SVM的營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)軟件設(shè)計(jì).pdf

1、隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和國(guó)際一體化的發(fā)展，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境在不斷的發(fā)生變化。這種企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境的變化越來(lái)越復(fù)雜與不確定，讓企業(yè)的經(jīng)營(yíng)出現(xiàn)了更多的隱患，給企業(yè)的營(yíng)銷帶來(lái)更多潛在的風(fēng)險(xiǎn)。因此，加強(qiáng)企業(yè)營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)研究，強(qiáng)化企業(yè)營(yíng)銷安全意識(shí)，建立科學(xué)的企業(yè)營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，形成完備的企業(yè)營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，已經(jīng)刻不容緩。
　　 本文在營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的方法上，引入支持向量機(jī)的模型。支持向量機(jī)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，它的理論基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論。支持向量機(jī)

2、理論上對(duì)于兩分類問題有良好的表現(xiàn)，在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)，能夠較好地解決小樣本學(xué)習(xí)問題，并具有全局最優(yōu)性和較好的泛化能力。
　　 本文著眼于營(yíng)銷預(yù)警與防范體系中的營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)層面，將多分類的支持向量機(jī)方法做為一種新的評(píng)價(jià)模型引入到營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)實(shí)務(wù)中。本文運(yùn)用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)支持向量機(jī)算法的軟件模塊化封裝，達(dá)到在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用軟件中通過多分類支持向量機(jī)模型來(lái)進(jìn)行營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的目的。