抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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今日の社会では,1つの基本的な書込みスキルを反映するカリグラフィーが人々にとってますます重要になっている。人々は,それらの研究,作業などにおいて,カリグラフィーによって影響され,そして,カリグラフィ書込みスキルを改善するのは,この段階で1つの能力を開発するための重要な方向のひとつになった。書込みスキルを改善する重要な手段として,カリグラフィ実践製品はますます多くの注目と購入を引きつけている。特に,近年,市場経済がより深い方向に発展したので,カリグラフィ実践製品に対する人々の需要は多様化し,カリグラフィ実践製品企業は,消費者需要の現実に適応するために,公共のカルスの実践ニーズを満たすための多様な製品を打ち上げている。しかし,インターネット文化産業の発展と学校休日と季節のような客観的要因によって影響されて,カリグラフィ実践製品のための現在の市場需要は,急速に,そして,動的に変化し,市場変更は,把握を困難にし,そして,不十分な販売に導いて,それは,カリグラフィ実践製品関連企業の利益に直接影響した。人工知能ニューラルネットワーク法は,各ニューロンの自己学習能力を通してサンプルデータの入力と出力の間の非線形関係を実現して,予測において一定の非線形マッピング能力を持ち,それは多くの商業製品の市場需要予測において大きな役割を果たす。これに基づいて,本論文は,企業の将来の生産と販売のための肯定的で有益な指針を提供するために,大規模で詳細な研究を通して,カリグラフィ実践製品の将来の需要と開発傾向を予測するために,再帰的ニューラルネットワークベースのアルゴリズムを提案した。Copyright 2022 Yi Xue. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】