[发明专利]一种基于支持向量机和卷积神经网络联合的智能定价系统在审
| 申请号： | 201810030802.5 | 申请日： | 2018-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN110163223A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 姜显扬;唐明乐;田鹏;郭帅军;范文博 | 申请（专利权）人： | 上海保资电子有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/06;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548 | 代理人： | 李静 |
| 地址： | 201800 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于支持向量机和卷积神经网络联合的智能定价系统，本发明利用深度学习中的支持向量机和卷积神经网络技术，提出了一种基于支持向量机和卷积神经网络联合使用的生鲜智能定价系统。通过这个系统，可以预测未来年份的生鲜价格，还可以判断当前生鲜的质量等级，将两者结合得到最准确的生鲜价格。从而使生鲜产品的价格制定更加精准和便利。本发明不仅能减少工作人员的工作量降低超市雇佣员工的成本，而且可以在不损害顾客利益的同时将利益达到最大化，从而使超市获得更大利润。从提高社会经济效益来说，这一发明具有极大的现实意义和广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 支持向量机 定价系统 超市 智能 社会经济效益 工作量降低 顾客利益 价格制定 生鲜产品 现实意义 最大化 年份 联合 便利 预测 员工 利润 损害 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于支持向量机和卷积神经网络联合的智能定价方法，其特征在于，包含以下步骤：A、采用支持向量机模块通过数据预测未来生鲜的价格；B、采用卷积神经网络模块来判断生鲜所在等级；C、将步骤A和B中两个模块预测结果结合，数据进行整理，最后所得数据通过电子标签系统进行显示。
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