面向餐饮行业的防损管理系统研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 2 相关理论和算法介绍 | 第12-26页 |
| 2.1 防损理论 | 第12页 |
| 2.2 特征选择方法 | 第12-17页 |
| 2.2.1 基于搜索策略划分的特征选择 | 第13-15页 |
| 2.2.2 基于评价准则划分的特征选择 | 第15-17页 |
| 2.3 分类挖掘算法 | 第17-22页 |
| 2.3.1 决策树分类 | 第17-18页 |
| 2.3.2 贝叶斯分类 | 第18-19页 |
| 2.3.3 支持向量机 | 第19-20页 |
| 2.3.4 K近邻算法 | 第20-21页 |
| 2.3.5 人工神经网络 | 第21-22页 |
| 2.4 分类性能评价指标 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 基于贝叶斯分类的餐饮业防损模型研究 | 第26-38页 |
| 3.1 餐饮业防损适用性界定 | 第26-27页 |
| 3.1.1 业务流程调研 | 第26-27页 |
| 3.1.2 异常事件分析 | 第27页 |
| 3.2 餐饮业防损模型研究 | 第27-34页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 特征选择及结果 | 第29-30页 |
| 3.2.3 分类模型选择 | 第30-33页 |
| 3.2.4 阈值优化 | 第33-34页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 3.3.1 异常事件识别结果 | 第34-35页 |
| 3.3.2 异常事件与服务员关联结果 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 4 餐饮业防损管理系统设计与实现 | 第38-48页 |
| 4.1 系统整体设计框架 | 第38-39页 |
| 4.2 基于视频回溯的防损查证 | 第39-41页 |
| 4.3 系统网页端实现 | 第41-45页 |
| 4.3.1 登陆页面 | 第41-42页 |
| 4.3.2 店面总览 | 第42页 |
| 4.3.3 统计分析 | 第42-43页 |
| 4.3.4 分店巡视 | 第43-44页 |
| 4.3.5 参数设定 | 第44-45页 |
| 4.4 系统手机端实现 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 5 工作总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 工作总结 | 第48页 |
| 5.2 工作展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读学位期间的科研成果及获奖情况 | 第56页 |
