支持向量機(jī)在模式識(shí)別中的應(yīng)用

模式識(shí)別結(jié)課論文題目：支持向量機(jī)在模式識(shí)別中的應(yīng)用學(xué)院河北大學(xué)工商學(xué)院學(xué)科門類理科專業(yè)網(wǎng)絡(luò)工程學(xué)號(hào)姓名指導(dǎo)教師2015年11月5河北大學(xué)學(xué)年論文（課程設(shè)計(jì)）任務(wù)書學(xué)生姓名指導(dǎo)教師論文（設(shè)計(jì)）題目支持向量機(jī)在模式識(shí)別中的應(yīng)用主要研究（設(shè)計(jì)）內(nèi)容支持向量的應(yīng)用研究方法通過(guò)線性svm及非線性svm函數(shù)方法的分析，實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)的算法，并在matlab上實(shí)現(xiàn)實(shí)例說(shuō)明主要任務(wù)及目標(biāo)支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)分類主要參考文獻(xiàn)【1】劉霞，盧葦.SVM在文本分類中的應(yīng)用研究，計(jì)算機(jī)教育，2021.【2】唐春生，張磊.文本分類研究進(jìn)展【3】張學(xué)工.關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)，自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2021.1【4】秦玉平.基于支持向量機(jī)的文本分類算法研究【5】李紅蓮,王春花,袁保宗.一種改進(jìn)的支持向量機(jī)NN-SVM[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2021,26(8):1015-1020.進(jìn)度安排論文（設(shè)計(jì)）各階段名稱日期選題第7周查詢資料第8周整理資料第8周論文草擬第9周論文成型第9周指導(dǎo)教師簽字：系主任簽字：主管教學(xué)院長(zhǎng)簽字：

河北大學(xué)軟件工程課程設(shè)計(jì)成績(jī)?cè)u(píng)定表學(xué)院：河北大學(xué)工商學(xué)院學(xué)生姓名周婷婷專業(yè)/年級(jí)2021級(jí)網(wǎng)絡(luò)工程一班論文（設(shè)計(jì)）題目支持向量機(jī)在模式識(shí)別中的應(yīng)用論文（設(shè)計(jì)）內(nèi)容提要1支持向量機(jī)1．1線性SVM1．2非線性SVM2支持向量機(jī)分類算法的實(shí)現(xiàn)3實(shí)例說(shuō)明及實(shí)驗(yàn)結(jié)果指導(dǎo)教師評(píng)語(yǔ)成績(jī)：指導(dǎo)老師（簽名）：年月日摘要在VladimirN.VaPnik的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的支持向量機(jī)(SupporVectorMachine，SVM)是目前模式識(shí)別領(lǐng)域中最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。本文對(duì)支持向量機(jī)及其在模式識(shí)別中應(yīng)用的若干問(wèn)題作了研究。關(guān)鍵詞：支持向量機(jī)；模式識(shí)別；AbstractVaPnikinVladimirN.BasedonstatisticallearningtheoryofsupportVectorMachine(SupporVectorMachine,SVM)iscurrentlyinthefieldofpatternrecognitionisthemostadvancedMachinelearningalgorithms.Inthispaper,supportvectormachine(SVM)anditsapplicationinpatternrecognitionproblemswerestudiedKeyword:supportvectormachines;patternrecognition;引言機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方面，對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練并尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)或無(wú)法觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)是基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思想。統(tǒng)計(jì)學(xué)理論是我們面對(duì)數(shù)據(jù)而又缺乏理論模型時(shí)最基本的也是唯一的分析手段.傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的是漸進(jìn)理論，即假設(shè)樣本數(shù)目無(wú)窮大，但在實(shí)際應(yīng)用中樣本數(shù)目總是有限的，一些好的基于漸進(jìn)理論的學(xué)習(xí)算法在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中往往表現(xiàn)得并不理想，因此研究小樣本的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題就具有非常重要的實(shí)際意義。VladimirN·Vapnik等人從20世紀(jì)60年代開始就致力于研究有限樣本的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，經(jīng)過(guò)幾十年的研究，終于到90年代中期形成了一個(gè)較完整的理論體系，即統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論(StatistiealL’earningTheory).由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等學(xué)習(xí)方法在理論上難以有實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展，因此統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論受到人們廣泛的重視.近幾年來(lái)，在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上又發(fā)展出一種新的學(xué)習(xí)機(jī)器—支持向量機(jī)(SupportveetorMaehine)，它在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問(wèn)題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì).支持向量機(jī)是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上的，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折衷，以獲得最好的推廣能力。目前，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)己被越來(lái)越多地應(yīng)用到模式識(shí)別領(lǐng)域，如手寫體文字識(shí)別、人臉識(shí)別、生物識(shí)別、三維對(duì)象識(shí)別等，并取得了良好的識(shí)別效果。本文著重介紹支持向量機(jī)的基本原理、關(guān)鍵問(wèn)題、研究狀況及其在模式識(shí)別領(lǐng)域中的應(yīng)用，希望今后能有更多的人研究和應(yīng)用這一優(yōu)秀的學(xué)習(xí)機(jī)器。1、支持向量機(jī)1．1線性SVM最優(yōu)超平面SVM方法是從線性可分的情況下的最優(yōu)分類面(OptimalHyperplane)提出的。設(shè)線性可分樣本集為，i=1，?，n；Y={+1，-1}是類別標(biāo)號(hào)，分類面方程為：W*X+b=0(1)這個(gè)平面將兩類樣本沒有錯(cuò)誤的分開，并且使得離分類面最近的樣本到分類面的距離最大，即分類間隔最大，等價(jià)于使最小，W為分類面的法向量。而要求分類面對(duì)所有樣本正確分類，約束條件為：，i=1,2,L,n(2)因此，滿足上述條件且使得llW最小的分類面就是最優(yōu)分類面。過(guò)兩類樣本中離分類面最近的點(diǎn)且平行于最優(yōu)分類面的超平面H．、H上的訓(xùn)練樣本就是式(2)中使等號(hào)成立的那些樣本叫做支持向量。最優(yōu)分類面可以表示為如下約束的優(yōu)化問(wèn)題，即在式(2)的約束下，求函數(shù)(3)的最小值。為此，可以定義如下的拉格朗日函數(shù)：(4)(4)式中，>0為拉格朗日系數(shù)。把原問(wèn)題轉(zhuǎn)化為如下較簡(jiǎn)單的對(duì)偶問(wèn)題：i=1,……n。1．2非線性SVM上面討論的是最優(yōu)和廣義線性分類函數(shù)，要解決一個(gè)特征空間中的最優(yōu)線性分類問(wèn)題，我們只需知道這個(gè)空間中的內(nèi)積運(yùn)算即可。按照廣義線性判別函數(shù)的思路，要解決一個(gè)非線性問(wèn)題，我們可以設(shè)法將它通過(guò)非線性變換轉(zhuǎn)換為另一個(gè)空間的線性問(wèn)題，在這個(gè)變換空間求最優(yōu)或最廣義分類面?？紤]Mercer條件：對(duì)于任意的對(duì)稱函數(shù)，它是某個(gè)特征空間的內(nèi)積運(yùn)算的充分必要條件是，對(duì)與任意的恒不為0，且，有，顯然這一條件不難滿足。如果用內(nèi)積K(x，Y)代替最優(yōu)分類面的點(diǎn)積，就相當(dāng)于把原特征空間變換到了某一新的特征空間，此時(shí)的支持向量機(jī)為：相應(yīng)的判別函數(shù)也應(yīng)變?yōu)椋骸Ｆ渌臈l件不變，這就是支持向量機(jī)。支持向量機(jī)的思想可以概括為：首先通過(guò)非線性變換將輸入空間變換到一個(gè)高維空間，然后就這個(gè)新空間中求取最優(yōu)線性分類面，而這種非線性變換是通過(guò)定義適當(dāng)?shù)暮瘮?shù)實(shí)現(xiàn)的，這些函數(shù)叫做核函數(shù)。選擇不同的核函數(shù)就構(gòu)成不同的支持向量機(jī)，常用的有以下三類核函數(shù)：linear：K(x，y)=x*y；ploy：K(x，y)=；rbf：K(x，y)=;2、支持向量機(jī)分類算法的實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)算法是在訓(xùn)練樣本的特征空間求取能把兩類樣本沒有錯(cuò)誤分開的最大間隔超平面，在數(shù)學(xué)上表示為一個(gè)凸二次規(guī)劃的問(wèn)題。也可以說(shuō)算法求解的主要內(nèi)容是通過(guò)求解二次規(guī)劃(QP)問(wèn)題，這個(gè)優(yōu)化問(wèn)題的求解是支持向量機(jī)算法的核心，可以說(shuō)支持向量機(jī)的算法就得到了實(shí)現(xiàn)。前面所述支持向量機(jī)算法可以表示為在式(6)和式(7)的約束下求式(5)取最小值時(shí)的拉格朗日乘子為訓(xùn)練樣本的個(gè)數(shù)。(5)(6)(7)其中：為n元列向量，是要求的拉格朗日乘子；是一個(gè)正定矩陣；是樣本的所屬類別，由1或一1組成的列向量；xi為訓(xùn)練樣本?？梢钥闯?，求解支持向量機(jī)就是求解上述的一個(gè)二次規(guī)劃問(wèn)題，求解后得到拉格朗日乘子，也就求得了最大間隔超平面。求解這個(gè)二次規(guī)劃問(wèn)題需要深厚的數(shù)學(xué)功底數(shù)值計(jì)算方面的技能，在主流程序語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)算法又需要專業(yè)的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)的知識(shí)。在MATLAB環(huán)境下求解這一問(wèn)題會(huì)變得非常簡(jiǎn)單，這得益于MATLAB軟件強(qiáng)大的優(yōu)化工具箱，提供了一個(gè)求解二次規(guī)劃的函數(shù)，可以直接調(diào)用。二次規(guī)劃問(wèn)題(quadraticprogramming)的標(biāo)準(zhǔn)形式為：sub．toAeqx=beq其中，H、A、Aeq為矩陣；f、b、beq、lb、ub、x為向量，其它形式的二次規(guī)劃問(wèn)題都可轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)形式。MATLAB5．x版中的qp函數(shù)已被6．0版中的函數(shù)quadprog取代。函數(shù)quadprog格式如下：[x，fva1]=quadprog(H，f，A，b，Aeq，beq，lb，ub，x0)其中H、f、A、b、Aeq、beq、lb、ub為標(biāo)準(zhǔn)形中的參數(shù)；x為求解得到的最優(yōu)值，也就是二次規(guī)劃的解析解；lb、ub分別為x的下界與上界，滿足不等式約；Aeq、beq滿足等約束條件Aeq*x=beq；x0為設(shè)置的初值，這個(gè)值是人為賦予x的值，一般x為零；fval為目標(biāo)函數(shù)最小值，可以看出，支持向量機(jī)算法是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的二次規(guī)劃問(wèn)題；，根據(jù)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)求出；f=-1；支持向量機(jī)算法沒形式的不等式約束條件，所以A、b為空矩陣；，beq=Y，實(shí)現(xiàn)AY=0等式約束；Lb=0、ub=C，實(shí)現(xiàn)不等式約束；x0=0，賦予A的初始值為零。樣本數(shù)據(jù)已知，c是人工賦于的值。3、實(shí)例說(shuō)明及實(shí)驗(yàn)結(jié)果3.1實(shí)驗(yàn)程序代碼%定義核函數(shù)及相關(guān)參數(shù)nu=0.2;%nu->(0,1]在支持向量數(shù)與錯(cuò)分樣本數(shù)之間進(jìn)行折衷ker=struct('type','linear');%構(gòu)造兩類訓(xùn)練樣本n=50;randn('state',6);x1=randn(2,n);y1=ones(1,n);x2=5+randn(2,n);y2=-ones(1,n);figure;plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');axis([-38-38]);title('C-SVC')holdon;X=[x1,x2];%訓(xùn)練樣本，d*n的矩陣，n為樣本個(gè)數(shù)，d為樣本維數(shù)Y=[y1,y2];%訓(xùn)練目標(biāo)，1*n的矩陣，n為樣本個(gè)數(shù)，值為+1或-1%------------------------------------------------------------%%訓(xùn)練支持向量機(jī)ticsvm=svmTrain('svc_nu',X,Y,ker,nu);t_train=toc%尋找支持向量?a=svm.a;epsilon=1e-8;%如果小于此值則認(rèn)為是0i_sv=find(abs(a)>epsilon);%支持向量下標(biāo)plot(X(1,i_sv),X(2,i_sv),'ro');%------------------------------------------------------------%%測(cè)試輸出[x1,x2]=meshgrid(-2:0.1:7,-2:0.1:7);[rows,cols]=size(x1);nt=rows*cols;%2測(cè)試樣本數(shù)Xt=[reshape(x1,1,nt);reshape(x2,1,nt)];ticYd=svmSim(svm,Xt);%測(cè)試輸出t_sim=tocYd=reshape(Yd,rows,cols);contour(x1,x2,Yd,[00],'m');%分類面holdoff;3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果參考文獻(xiàn)：【1】劉霞，盧葦.SVM在文本分類中的應(yīng)用研究，計(jì)算機(jī)教育，2021.【2】唐春生，張磊.文本分類研究進(jìn)展【3】張學(xué)工.關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)，自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2021.1【4】秦玉平.基于支持向量機(jī)的文本分類算法研究【5】李紅蓮,王春花,袁保宗.一種改進(jìn)的支持向量機(jī)NN-SVM[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2021,26(8):1015-1020.

咖啡店創(chuàng)業(yè)計(jì)劃書第一部分：背景在中國(guó)，人們?cè)絹?lái)越愛喝咖啡。隨之而來(lái)的咖啡文化充滿生活的每個(gè)時(shí)刻。無(wú)論在家里、還是在辦公室或各種社交場(chǎng)合，人們都在品著咖啡。咖啡逐漸與時(shí)尚、現(xiàn)代生活聯(lián)系在一齊。遍布各地的咖啡屋成為人們交談、聽音樂、休息的好地方，咖啡豐富著我們的生活，也縮短了你我之間的距離，咖啡逐漸發(fā)展為一種文化。隨著咖啡這一有著悠久歷史飲品的廣為人知，咖啡正在被越來(lái)越多的中國(guó)人所理解。第二部分：項(xiàng)目介紹第三部分：創(chuàng)業(yè)優(yōu)勢(shì)目前大學(xué)校園的這片市場(chǎng)還是空白，競(jìng)爭(zhēng)壓力小。而且前期投資也不是很高，此刻國(guó)家鼓勵(lì)大學(xué)生畢業(yè)后自主創(chuàng)業(yè)，有一系列的優(yōu)惠政策以及貸款支持。再者大學(xué)生往往對(duì)未來(lái)充滿期望，他們有著年輕的血液、蓬勃的朝氣，以及初生牛犢不怕虎的精神，而這些都是一個(gè)創(chuàng)業(yè)者就應(yīng)具備的素質(zhì)。大學(xué)生在學(xué)校里學(xué)到了很多理論性的東西，有著較高層次的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)代大學(xué)生有創(chuàng)新精神，有對(duì)傳統(tǒng)觀念和傳統(tǒng)行業(yè)挑戰(zhàn)的信心和欲望，而這種創(chuàng)新精神也往往造就了大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的動(dòng)力源泉，成為成功創(chuàng)業(yè)的精神基礎(chǔ)。大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的最大好處在于能提高自己的潛力、增長(zhǎng)經(jīng)驗(yàn)，以及學(xué)以致用;最大的誘人之處是透過(guò)成功創(chuàng)業(yè)，能夠?qū)崿F(xiàn)自己的理想，證明自己的價(jià)值。第四部分：預(yù)算1、咖啡店店面費(fèi)用咖啡店店面是租賃建筑物。與建筑物業(yè)主經(jīng)過(guò)協(xié)商，以合同形式達(dá)成房屋租賃協(xié)議。協(xié)議資料包括房屋地址、面積、結(jié)構(gòu)、使用年限、租賃費(fèi)用、支付費(fèi)用方法等。租賃的優(yōu)點(diǎn)是投資少、回收期限短。預(yù)算10-15平米店面，啟動(dòng)費(fèi)用大約在9-12萬(wàn)元。2、裝修設(shè)計(jì)費(fèi)用咖啡店的滿座率、桌面的周轉(zhuǎn)率以及氣候、節(jié)日等因素對(duì)收益影響較大?？Х瑞^的消費(fèi)卻相對(duì)較高，主要針對(duì)的也是學(xué)生人群，咖啡店布局、格調(diào)及采用何種材料和咖啡店效果圖、平面圖、施工圖的設(shè)計(jì)費(fèi)用，大約6000元左右3、裝修、裝飾費(fèi)用具體費(fèi)用包括以下幾種。(1)外墻裝飾費(fèi)用。包括招牌、墻面、裝飾費(fèi)用。(2)店內(nèi)裝修費(fèi)用。包括天花板、油漆、裝飾費(fèi)用，木工、等費(fèi)用。(3)其他裝修材料的費(fèi)用。玻璃、地板、燈具、人工費(fèi)用也應(yīng)計(jì)算在內(nèi)。整體預(yù)算按標(biāo)準(zhǔn)裝修費(fèi)用為360元/平米，裝修費(fèi)用共360*15=5400元。4、設(shè)備設(shè)施購(gòu)買費(fèi)用具體設(shè)備主要有以下種類。(1)沙發(fā)、桌、椅、貨架。共計(jì)2250元(2)音響系統(tǒng)。共計(jì)450(3)吧臺(tái)所用的烹飪?cè)O(shè)備、儲(chǔ)存設(shè)備、洗滌設(shè)備、加工保溫設(shè)備。共計(jì)600(4)產(chǎn)品制造使用所需的吧臺(tái)、咖啡杯、沖茶器、各種小碟等。共計(jì)300凈水機(jī)，采用美的品牌，這種凈水器每一天能生產(chǎn)12l純凈水，每一天銷售咖啡及其他飲料100至200杯，價(jià)格大約在人民幣1200元上下?？Х葯C(jī)，咖啡機(jī)選取的是電控半自動(dòng)咖啡機(jī)，咖啡機(jī)的報(bào)價(jià)此刻就應(yīng)在人民幣350元左右，加上另外的附件也不會(huì)超過(guò)1200元。磨豆機(jī)，價(jià)格在330―480元之間。冰砂機(jī)，價(jià)格大約是400元一臺(tái)，有點(diǎn)要說(shuō)明的是，最好是買兩臺(tái)，不然夏天也許會(huì)不夠用。制冰機(jī)，從制冰量上來(lái)說(shuō)，一般是要留有富余。款制冰機(jī)每一天的制冰量是12kg。價(jià)格稍高550元，質(zhì)量較好，所以能夠用很多年，這么算來(lái)也是比較合算的。5、首次備貨費(fèi)用包括購(gòu)買常用物品及低值易耗品，吧臺(tái)用各種咖啡豆、奶、茶、水果、冰淇淋等的費(fèi)用。大約1000元6、開業(yè)費(fèi)用開業(yè)費(fèi)用主要包括以下幾種。(1)營(yíng)業(yè)執(zhí)照辦理費(fèi)、登記費(fèi)、保險(xiǎn)費(fèi);預(yù)計(jì)3000元(2)營(yíng)銷廣告費(fèi)用;預(yù)計(jì)450元7、周轉(zhuǎn)金開業(yè)初期，咖啡店要準(zhǔn)備必須量的流動(dòng)資金，主要用于咖啡店開業(yè)初期的正常運(yùn)營(yíng)。預(yù)計(jì)2000元共計(jì)： 120000+6000+5400+2250+450+600+300+1200+1200+480+400+550+1000+3000+450+2000=145280元第五部分：發(fā)展計(jì)劃1、營(yíng)業(yè)額計(jì)劃那里的營(yíng)業(yè)額是指咖啡店日常營(yíng)業(yè)收入的多少。在擬定營(yíng)業(yè)額目標(biāo)時(shí)，必須要依據(jù)目前市場(chǎng)的狀況，再思考到咖啡店的經(jīng)營(yíng)方向以及當(dāng)前的物價(jià)情形，予以綜合衡量。按照目前流動(dòng)人口以及人們對(duì)咖啡的喜好預(yù)計(jì)每一天的營(yíng)業(yè)額為400-800，根據(jù)淡旺季的不同可能上下浮動(dòng)2、采購(gòu)計(jì)劃依據(jù)擬訂的商品計(jì)劃，實(shí)際展開采購(gòu)作業(yè)時(shí)，為使采購(gòu)資金得到有效運(yùn)用以及商品構(gòu)成達(dá)成平衡，務(wù)必針對(duì)設(shè)定的商品資料排定采購(gòu)計(jì)劃。透過(guò)營(yíng)業(yè)額計(jì)劃、商品計(jì)劃與采購(gòu)計(jì)劃的確立，我們不難了解，一家咖啡店為了營(yíng)業(yè)目標(biāo)的達(dá)成，同時(shí)有效地完成商品構(gòu)成與靈活地運(yùn)用采購(gòu)資金，各項(xiàng)基本的計(jì)劃是不可或缺的。當(dāng)一家咖啡店設(shè)定了營(yíng)業(yè)計(jì)劃、商品計(jì)劃及采購(gòu)計(jì)劃之后，即可依照設(shè)定的采購(gòu)金額進(jìn)行商品的采購(gòu)。經(jīng)過(guò)進(jìn)貨手續(xù)檢驗(yàn)、標(biāo)價(jià)之后，即可寫在菜單上。之后務(wù)必思考的事情，就是如何有效地將這些商品銷售出去。3、人員計(jì)劃為了到達(dá)設(shè)定的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，經(jīng)營(yíng)者務(wù)必對(duì)人員的任用與工作的分派有一個(gè)明確的計(jì)劃。有效利用人力資源，開展人員培訓(xùn)，都是我們務(wù)必思考的。4、經(jīng)費(fèi)計(jì)劃經(jīng)營(yíng)經(jīng)費(fèi)的分派是管理的重點(diǎn)工作。通常能夠?qū)⒖Х鹊杲?jīng)營(yíng)經(jīng)費(fèi)分為人事類費(fèi)用(薪資、伙食費(fèi)、獎(jiǎng)金等)、設(shè)備類費(fèi)用(修繕費(fèi)、折舊、租金等)、維持類費(fèi)用(水電費(fèi)、消耗品費(fèi)、事務(wù)費(fèi)、雜費(fèi)等)和營(yíng)業(yè)類費(fèi)用(廣告宣傳費(fèi)、包裝費(fèi)、營(yíng)業(yè)稅等)。還能夠依其性質(zhì)劃分成固定費(fèi)用與變動(dòng)費(fèi)用。我們要針對(duì)過(guò)去的實(shí)際業(yè)績(jī)?cè)O(shè)定可能增加的經(jīng)費(fèi)幅度。5、財(cái)務(wù)計(jì)劃財(cái)務(wù)計(jì)劃中的損益計(jì)劃最能反映全店的經(jīng)營(yíng)成果?？Х鹊杲?jīng)營(yíng)者在營(yíng)運(yùn)資金的收支上要進(jìn)行控制，以便做到經(jīng)營(yíng)資金合理的調(diào)派與運(yùn)用?？傊陨纤械牧?xiàng)基本計(jì)劃(營(yíng)業(yè)額、商品采購(gòu)、銷售促進(jìn)、人員、經(jīng)費(fèi)、財(cái)務(wù))是咖啡店管理不可或缺的。當(dāng)然，有一些咖啡店為求管理上更深入，也能夠配合工作實(shí)際需要制訂一些其他輔助性計(jì)劃。第六部分：市場(chǎng)分析2019-2021年中國(guó)咖啡市場(chǎng)經(jīng)歷了高速增長(zhǎng)的階段，在此期間咖啡市場(chǎng)總體銷售的復(fù)合增長(zhǎng)率到達(dá)了17%;高速增長(zhǎng)的市場(chǎng)為咖啡生產(chǎn)企業(yè)帶給了廣闊的市場(chǎng)空間，國(guó)外咖啡生產(chǎn)企業(yè)如雀巢、卡夫、ucc等企業(yè)紛紛加大了在中國(guó)的投資力度，為爭(zhēng)取未來(lái)中國(guó)咖啡市場(chǎng)的領(lǐng)先地位打下了良好的基礎(chǔ)?？Х蕊嬃现饕侵杆偃芸Х群凸嘌b即飲咖啡兩大類咖啡飲品;在速溶咖啡方面，2018-2021年間中國(guó)速溶咖啡市場(chǎng)規(guī)模年均增長(zhǎng)率到達(dá)16%，顯示出還處于成長(zhǎng)階段的中國(guó)速溶咖啡市場(chǎng)的高增長(zhǎng)性和投資空間;在灌裝即飲咖啡方面，2008-2010年間中國(guó)灌裝即飲咖啡市場(chǎng)年均增長(zhǎng)率也同樣到達(dá)15%;未來(lái)幾年，中國(guó)咖啡飲料的前景仍將被看好?，F(xiàn)今咖啡店主要是以連鎖式經(jīng)營(yíng)，市場(chǎng)主要被幾個(gè)集團(tuán)壟斷。但由于幾個(gè)集