基于改进神经网络的商品零售软件设计与实现

摘要：文章针对传统商品零售软件在定价策略、库存管理及促销活动等方面存在的局限性，提出了一种基于改进神经网络的商品零售软件设计与实现方案。该软件通过集成先进的神经网络模型，能够实时分析市场数据、消费者行为及竞争对手策略，为零售商提供精准的定价建议、库存管理策略及促销活动方案。实验结果表明，该软件在提升销售额、利润率及库存周转率方面表现出色，为商品零售行业带来了新的技术突破和应用前景。

关键词：神经网络；商品零售软件；定价策略；库存管理

中图分类号：TP183 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）23-0049-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

当今竞争激烈的商品零售市场中，传统零售软件已难以满足日益复杂的市场需求和消费者行为变化。为了提升零售业务的智能化水平，优化定价策略、库存管理及促销活动，本研究提出了一种基于改进神经网络的商品零售软件设计与实现方案。该方案旨在通过深度学习和神经网络技术，实时分析市场数据、消费者行为及竞争对手策略，为零售商提供更加精准和高效的决策支持。本研究期望通过这一创新设计，为商品零售行业带来新的技术突破和应用前景，推动零售业务的智能化转型。

1 基础理论

神经网络是通过模拟生物神经系统的结构和功能来处理信息的一种数学模型。神经网络由多个节点（神经元）组成，每个节点接收输入，通过加权求和并应用激活函数后产生输出[1]。这种结构使得神经网络能够学习复杂的模式和数据关系[2]。特别地，卷积神经网络（CNN） 是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的神经网络结构[3]。CNN通过卷积层、池化层、全连接层等结构，实现了对图像的高效特征提取和分类[4]。其主要特点包括局部连接、权值共享和池化操作，这些特点使得CNN在处理图像数据时具有出色的性能和效率[5]。

2 系统架构设计

1） 输入层：在运行过程中，系统的输入层负责接收来自用户的商品图像，这些图像可能包含不同的商品、背景、光照条件等。输入层通过图像接收、预处理、适应性处理以及数据准备等一系列操作，确保图像数据的准确性和一致性，为后续神经网络的特征提取和分类识别提供可靠基础。这一层的设计不仅关注图像的质量，还考虑如何集成商品的初始价格、促销信息等元数据，为后续的价格策略和促销策略制定提供支持。

2） 图像处理模块：在运行过程中，通过分析和解读图像中的商品特征，包括品牌、型号、新旧程度等。这些特征信息对于后续的定价和促销策略制定至关重要。例如，算法可以根据商品的稀缺性、流行度以及竞争对手的价格来动态调整定价策略，或者根据季节性、节假日等因素来制定促销策略。

3） 特征提取层：特征提取层在接收经过图像处理的商品图像及其特征信息后，利用卷积层、池化层等神经网络结构进行高效的特征提取和分类，考虑商品的定价、促销等策略性信息，以提供更精准的识别结果和更合理的销售策略建议。

4） 输出层：在特征提取层的基础上，分类与识别层对商品进行分类和识别，并将提取的特征映射到商品类别上。同时，这一层还负责根据商品的识别结果、市场需求、库存状况以及图像处理模块提供的策略性信息，动态调整商品的定价和促销策略。例如，对于识别为热门且库存充足的商品，可以采取打折促销的策略来吸引更多顾客；而对于识别为稀缺或高价值的商品，则可能采取提高价格或限量销售的策略。最终，输出层将商品的识别结果和相应的定价、促销策略一起展示给用户，以实现最优的销售效果和顾客满意度。

3 系统硬件设计

系统硬件设计在基于改进神经网络的商品零售软件中扮演着至关重要的角色，它直接关系到软件的运行效率和稳定性，其系统硬件架构如图1所示。

图像采集模块：图像采集模块是商品零售软件硬件设计的基础，主要负责捕捉商品图像以供后续处理，由高清摄像头组成，摄像头需要具备高清晰度、低噪点和快速响应的能力，以确保捕捉到的图像质量满足神经网络处理的需求。

处理模块：处理模块是系统的核心，负责执行神经网络的计算任务，能够快速处理大量的图像数据。在处理过程中，处理器首先读取图像采集模块传输过来的图像数据，然后应用预处理算法（如去噪、增强、分割等）对图像进行优化，以提高后续特征提取的准确率。

存储模块：存储模块用于存放商品信息数据库和神经网络模型等关键数据。这些数据对于系统的正常运行至关重要。存储模块通常包括高速的内存和可靠的存储设备。

交互模块：交互模块是系统与用户之间的桥梁，负责将识别结果和商品信息以用户友好的方式展示出来，并提供相应的操作选项。该模块通常包括触摸屏显示器、按键、指示灯等输入输出设备。当商品被识别后，交互模块会从处理模块接收识别结果和商品信息，并通过图形界面将这些信息展示给用户。

供电与通信模块：供电模块负责为整个系统提供稳定可靠的电力供应。该模块通常包括电源适配器、电池等组件，能够根据系统的实际需求提供合适的电压和电流。通信模块则负责系统与其他设备或网络的连接和通信。

4 系统软件设计

4.1 图像处理模块

图像采集模块是商品零售软件系统的前端输入部分，它主要负责实时捕捉商品图像，为后续的处理和识别步骤提供高质量的图像数据。该模块通常集成高清摄像头或相机，利用CMOS图像传感器技术，通过光照射像素阵列触发光电效应，生成图像信号。具体的流程如图2所示。

步骤1初始化与配置：系统启动时，图像采集模块首先进行硬件初始化，包括摄像头参数设置（如分辨率、帧率）、信号处理单元配置等。同时，加载必要的驱动程序和固件，确保摄像头正常工作。

步骤2图像捕捉：在零售场景中，当商品被放置在指定区域时，图像采集模块自动启动捕捉过程。摄像头实时拍摄商品图像，并将捕获的图像数据传输到嵌入式处理器或计算机内存中。

步骤3图像处理：在图像数据被捕获后，可能需要进行初步的图像处理，如去噪、增强对比度、边缘检测等，以提高图像质量并便于后续识别处理。这些处理步骤可以在摄像头内部完成，也可以由嵌入式处理器或计算机上的软件模块执行。例如，使用高斯滤波进行去噪，其公式为：

[G（x，y）=12πσ2exp-x2+y22σ2] （1）

式中，G（x，y）是高斯函数，σ是标准差，用于控制滤波的强度。

步骤4数据传递：处理后的图像数据被传递给后续的神经网络处理模块。在这个过程中，可能需要对图像数据进行格式转换、压缩等操作，以减少数据传输量并提高处理效率。

步骤5实时反馈：为了提升用户体验，图像采集模块还可能与交互模块协同工作，实时显示捕捉到的商品图像，让用户了解当前识别状态。

4.2 价格管理模块下基于LSTM算法的市场导向定价策略

价格管理模块是商品零售软件系统中负责价格策略制定和执行的模块。它通过分析市场数据、竞争对手价格、商品成本以及销售历史等信息，为商品设定合理的价格，并根据市场变化和促销活动需求进行价格调整。

4.2.1 市场数据收集与预处理

首先，收集各种市场数据。这些数据包括同类商品的市场均价、销售趋势、季节性变化、促销活动信息、客户反馈、库存水平以及宏观经济指标等。可以从多种渠道获取这些数据，例如市场调研报告、线上零售平台的销售记录、社交媒体的用户评论等。在收集到数据后，需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和一致性。

4.2.2 特征提取

特征选择：从预处理后的数据中提取有用的特征，包括商品价格的历史变动、销量变化、市场供需关系、季节性因素、促销活动的影响和消费者行为模式。进一步构造特征向量：将选取的特征构造成特征向量X=（x1，x2，...，xn），式中xi表示第i个特征。这些特征向量将作为LSTM神经网络的输入。

4.2.3 LSTM定价策略模型

设计LSTM神经网络的结构，包括输入层、隐藏层（LSTM层）和输出层。输入层接受特征向量，隐藏层由多个LSTM单元组成，负责处理时间序列数据，并捕捉数据中的长期和短期依赖关系。输出层则用于生成预测结果。

LSTM层更新公式：LSTM层的更新公式如下：

[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分别表示遗忘门、输入门和输出门的激活值，Ct表示细胞状态，ht表示隐藏状态，σ表示sigmoid激活函数，tanh表示tanh激活函数，W和b分别表示权重和偏置。

4.2.4 定价策略模型训练

将数据分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型性能。使用历史市场数据对LSTM神经网络进行训练。通过反向传播算法和梯度下降法优化模型的权重和偏置，使模型能够学习市场趋势和价格变动规律。训练过程中，损失函数可以使用均方误差（MSE） ：

[L=1Ni=1Nyi-yi2] （8）

式中，yi表示实际价格，[yi]表示预测价格，N表示样本数量。

4.2.5 集成到商品零售软件中：

将训练好的LSTM神经网络模型集成到商品零售软件中，实现自动化的市场导向定价。软件需要具备数据采集、数据预处理、特征提取、模型预测和价格调整等功能。软件定期获取市场数据，并输入模型中，生成调整后的商品价格。这些价格将自动更新到商品信息中，以确保价格竞争力和销售效果。

4.3 促销策略

促销策略紧密结合市场导向定价和LSTM神经网络的预测能力来制定，促销策略利用已经训练好的LSTM神经网络模型预测未来的市场趋势、销售高峰和季节性变化，以确定最佳的促销时机。同时，结合客户画像和市场细分，对不同客户群体制定个性化的促销定价策略，并利用LSTM神经网络分析客户历史购买行为和偏好，以制定更具吸引力的促销价格。在促销活动期间，实时监测市场数据和销售情况，并根据LSTM神经网络的预测结果和实时数据反馈动态调整促销策略。此外，该策略还注重跨渠道促销协同，利用LSTM神经网络分析不同销售渠道的市场趋势和消费者行为，制定协同一致的促销活动和定价策略。

5 实验分析

5.1 环境设计

本仿真实验环境旨在模拟真实的商品零售场景，以测试和改进基于神经网络的商品零售软件的性能。实验环境包括模拟的零售商、消费者、市场数据、竞争对手行为等关键元素，以全面评估软件在定价策略、库存管理、促销活动等方面的表现。具体而言，实验环境设定了零售商的初始资金为100万元，库存容量为5 000件商品，商品种类为10种，每种商品的初始数量为500件，以模拟真实的市场环境。竞争对手行为模拟器则模拟了竞争对手的定价策略和促销活动等行为。

5.2 结果分析

通过仿真分析，得到实验结果如表1所示。

可以看出在引入基于改进神经网络的商品零售软件后，零售商的销售额、利润率和库存周转率均呈现出稳步上升的趋势。具体而言，销售额从初始状态的200万元逐年增长至年终的950万元，显示出显著的增长势头。同时，利润率也有所提升，从初始的15%上升至年终的平均16.5%，表明零售商在保持销售额增长的同时，也有效地控制了成本，实现了利润的优化。此外，库存周转率的提升也是一大亮点，从初始的4次/年提升至年终的5次/年，说明库存管理得到了有效优化，资金利用效率得到了提高。

6 结束语

本研究成功设计并实现了一款基于改进神经网络的商品零售软件，该软件通过深度学习和神经网络技术，实现了对市场数据、消费者行为及竞争对手策略的实时分析，为零售商提供了精准的定价建议、库存管理策略及促销活动方案。实验结果表明，该软件在提升销售额、利润率和库存周转率方面表现出色，充分验证了其有效性和优势。

参考文献：

[1] 王迎春.TC公司AI新零售软件产品研发管理改进研究[D].长春：吉林大学，2023.

[2] 杨雯琳.W公司智慧零售软件的营销策略研究[D].成都：电子科技大学，2023.

[3] 玉明涛，赵宝君，匡艺.新办零售许可证实地核查软件开发研究[C]//广西壮族自治区烟草公司柳州市公司2022年学术论文汇编.2022：383-391.

[4] 王元盛.炼成与智能零售匹配的零售管理软件[J].数字经济，2022（8）：60-63.

[5] 马伟涛.售货机零售服务综合管理软件[P].陕西， 方唯， 2019-10-01.

【通联编辑：李雅琪】