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摘要:随着信息交互的高度发达,数学在各个行业中的应用也越来越广泛,如模糊数学这一相对新颖的数学概念近年来就在不同行业中解决了许多实际问题。本文以汽车选购为例,采用模糊数学中模糊模型识别的方法试图来改进、改善当前电子商务热潮中的购物应用软件。将消费者对事物的期望值进行量化,创建相应的数学模型,改进、完善贴近度的算法,最终得到了一套可以得出最贴切消费者需求的商品的算法。本文为模糊数学在商品选购模式尤其是电商时代菜单式选购中的应用起到了引领作用,为智能终端购物的易用性和提高顾客满意度方面提供了可靠实用的数理依据。
关键词:电子商务;模糊数学;商品选购;贴近度
目录 摘要 Abstract 一、-引 言-1 1.1-研究背景与意义-1 1.2-研究现状-1 1.3-研究思路与方法-1 二、-模糊数学的理论概述-3 2.1-模糊数学的产生和发展-3 2.2-模糊数学的基本概念-3 2.3-模糊数学方法的类型-4 2.4-模糊模型识别方法-5 三、-电子商务介绍-6 3.1-电子商务概述-6 3.2-电子商务的优势-6 3.3-电子商务的不足-6 四、-模糊模型识别——贴近度-7 4.1-传统贴近度-7 4.2-对算法的改进-7 4.3-算法操作-9 4.3.1-利用传统贴近度计算-9 4.3.2-利用改进贴近度计算-9 4.4-比较新旧贴近度的结果-11 五、-实例分析-12 5.1-录入数据库-12 5.2-录入消费者需求参数-23 5.3-计算结果-25 5.4-结果分析-25 六、-结论-26 七、-参考文献-27 |