2025年4月17日，“华夏+武科大”科研团队在腾讯会议召开了线上科研研讨会。会议由武汉科技大学徐文平教授主持，数理基础与应用课部的李自玲、丁文艳、李玉娇、王玉婷四位老师和徐文平教授科研团队参会。武汉科技大学黄宇凡从研究背景、理论概念、分析过程与结果对基于支持向量机(SVM)的供应链时间序列分类系统进行了全面的汇报。
在“基于支持向量机(SVM)的供应链时间序列分类系统”的汇报中，在传统方法成本高、效率低的研究背景下，开发一种基于支持向量机（SVM）的智能分类系统，减少人工干预并提升预测效率势在必行。通过支持向量机（SVM）与ACF/PACF特征提取的结合，显著减少了人工分类与模型维护的成本，尤其适用于海量供应链数据的处理。替代传统手动分类，降低人力成本；为企业提供了一种高效、低成本的预测解决方案，直接助力运营优化与利润提升。
此次的研讨会让团队成员进一步对向量机有了深刻的理解，样本局限性：实验数据仅来自单一门店，需验证在跨区域、多门店场景中的泛化能力。后面还需深度学习提取复杂特征，或融合外部数据，以进一步提升预测精度。
