基于人工智能的智能供应链管理系统开发

基于人工智能的智能供应链管理系统开发TOC\o"1-2"\h\u22103第一章绪论 373421.1研究背景 3120361.2研究目的与意义 375871.3研究方法与内容 38142第二章人工智能技术概述 4129052.1人工智能基本概念 4260382.2人工智能技术发展历程 4100172.3人工智能在供应链管理中的应用 515066第三章智能供应链管理系统需求分析 5312153.1用户需求分析 518903.2系统功能需求 647743.3系统功能需求 623285第四章系统设计 7299284.1系统架构设计 7314544.2数据库设计 7103034.3系统模块设计 829250第五章供应链数据采集与处理 9117645.1数据采集技术 9156395.1.1传感器技术 9232215.1.2条码识别技术 9111935.1.3无线射频识别技术（RFID） 9231065.1.4全球定位系统（GPS） 9195425.2数据预处理 955675.2.1数据清洗 9206135.2.2数据集成 9146875.2.3数据转换 9227225.3数据挖掘与分析 10154795.3.1关联规则挖掘 1073385.3.2聚类分析 10100595.3.3预测分析 1024103第六章智能优化算法在供应链管理中的应用 10276596.1遗传算法 10181556.1.1概述 1053306.1.2遗传算法在供应链管理中的应用 1028056.2粒子群优化算法 10221976.2.1概述 10163636.2.2粒子群优化算法在供应链管理中的应用 11230656.3模拟退火算法 1162846.3.1概述 11191816.3.2模拟退火算法在供应链管理中的应用 1127794第七章智能预测与决策支持 1160087.1时间序列预测 11309027.1.1时间序列预测概述 11150697.1.2时间序列分析方法 11244987.1.3时间序列预测应用 1262797.2预测模型构建与评估 12318617.2.1预测模型构建 12225497.2.2预测模型评估 13222517.3决策支持系统设计 13280287.3.1决策支持系统概述 13225287.3.2决策支持系统设计原则 1360167.3.3决策支持系统架构 13324607.3.4决策支持系统应用 1411956第八章系统开发与实现 14102488.1系统开发环境 14126948.1.1硬件环境 14169548.1.2软件环境 1478238.2关键技术实现 14236158.2.1数据采集与预处理 14293968.2.2数据挖掘与分析 15105188.2.3人工智能算法应用 1575538.2.4系统架构设计 15110358.3系统测试与优化 15287778.3.1功能测试 1525868.3.2功能测试 1593188.3.3安全测试 15293998.3.4系统优化 1530003第九章系统应用案例分析 1651249.1制造业供应链管理应用案例 16146149.1.1背景介绍 16111969.1.2应用场景 16150819.1.3实施效果 16291759.2零售业供应链管理应用案例 1644109.2.1背景介绍 16203829.2.2应用场景 16173069.2.3实施效果 1738709.3物流行业供应链管理应用案例 17223669.3.1背景介绍 17232099.3.2应用场景 17264549.3.3实施效果 1715762第十章总结与展望 171799110.1研究工作总结 171878210.2存在的问题与不足 182717910.3未来研究方向与展望 18第一章绪论1.1研究背景全球经济的快速发展，企业间的竞争日益激烈，供应链管理作为企业核心竞争力的重要组成部分，其优化与升级成为企业关注的焦点。人工智能技术的迅速崛起，为供应链管理提供了新的发展机遇。人工智能在数据处理、分析与预测等方面的优势，使得其在供应链管理中的应用具有巨大潜力。我国高度重视人工智能产业的发展，将其作为国家战略进行布局，智能供应链管理系统的开发成为当前研究的热点。1.2研究目的与意义本研究旨在探讨基于人工智能的智能供应链管理系统的开发与应用，主要目的如下：（1）分析人工智能技术在供应链管理中的优势和特点，为智能供应链管理系统的构建提供理论支持。（2）设计一套完善的智能供应链管理系统，提高企业供应链管理的效率和水平。（3）通过实证研究，验证智能供应链管理系统的可行性和有效性，为企业实际应用提供参考。研究意义主要体现在以下几个方面：（1）理论意义：本研究将人工智能技术与供应链管理相结合，为供应链管理领域的研究提供新的视角和思路。（2）实践意义：智能供应链管理系统的开发与应用，有助于企业提高供应链管理效率，降低成本，提升市场竞争力。（3）社会意义：推动我国供应链管理向智能化、高效化方向发展，为我国经济持续增长提供有力支持。1.3研究方法与内容本研究采用以下研究方法：（1）文献综述法：通过查阅国内外相关文献，梳理人工智能技术与供应链管理的研究现状，为本研究提供理论依据。（2）系统分析法：运用系统分析方法，对智能供应链管理系统的构建进行深入剖析，明确系统架构和功能模块。（3）实证分析法：通过选取典型企业进行实证研究，验证智能供应链管理系统的可行性和有效性。研究内容主要包括以下几个方面：（1）人工智能技术在供应链管理中的应用分析。（2）智能供应链管理系统的架构设计与功能模块划分。（3）智能供应链管理系统的开发与实现。（4）智能供应链管理系统的实证研究。（5）智能供应链管理系统的优化与改进。第二章人工智能技术概述2.1人工智能基本概念人工智能（ArtificialIntelligence，简称）是指由人类创造的机器或软件系统，能够模拟、延伸和扩展人类的智能。人工智能的研究与应用涉及计算机科学、心理学、神经科学、数学等多个学科领域。人工智能的基本目标是实现以下三个方面：（1）认知建模：通过对人类认知过程的模拟，揭示人类智能的本质。（2）智能行为：使机器或软件系统能够在特定环境中表现出人类水平的智能行为。（3）智能优化：利用智能方法优化人类活动，提高生产效率和生活质量。2.2人工智能技术发展历程人工智能技术的发展历程可分为以下四个阶段：（1）创立阶段（19561969年）：人工智能的概念首次被提出，研究者们开始摸索如何使计算机具备人类智能。（2）知识工程阶段（19701980年）：人工智能研究转向知识表示、推理和问题求解，出现了专家系统等代表性成果。（3）连接主义阶段（19801990年）：神经网络、深度学习等技术的出现，使人工智能研究进入了一个新的高潮。（4）综合集成阶段（1990年至今）：人工智能技术逐渐与大数据、云计算、物联网等新兴技术相结合，形成了多元化、跨学科的研究与应用格局。2.3人工智能在供应链管理中的应用人工智能在供应链管理中的应用主要体现在以下几个方面：（1）需求预测：通过分析历史销售数据、市场趋势等信息，人工智能算法能够准确预测未来一段时间内的市场需求，为企业制定生产计划提供依据。（2）库存管理：人工智能技术能够实时监控库存状况，根据需求预测自动调整库存水平，降低库存成本。（3）供应链协同：通过人工智能算法，企业可以实现与供应商、分销商等合作伙伴的高效协同，提高供应链整体运作效率。（4）供应链风险防控：人工智能技术能够对供应链中的风险进行识别、评估和预警，帮助企业制定相应的防控措施。（5）供应链优化：通过分析大量数据，人工智能算法能够找出供应链中的瓶颈和优化点，为企业提供改进方案。（6）智能物流：人工智能技术可以实现对物流过程的实时监控和调度，提高物流效率，降低物流成本。（7）客户服务：人工智能可以为客户提供24小时在线咨询、投诉处理等服务，提高客户满意度。（8）供应链金融：人工智能技术能够对企业信用、还款能力等进行评估，为金融机构提供决策支持。人工智能技术的不断发展和应用，其在供应链管理领域的价值将得到进一步挖掘和发挥。第三章智能供应链管理系统需求分析3.1用户需求分析在智能供应链管理系统的开发过程中，首先需对用户需求进行深入分析。用户需求分析主要包括以下几方面：（1）供应链数据集成：用户希望系统能够实现供应链各环节的数据集成，包括采购、生产、库存、销售、物流等，以便于全面掌握供应链信息。（2）供应链可视化：用户希望系统能够提供直观的图表、地图等可视化工具，便于分析供应链中的问题，优化供应链管理。（3）智能决策支持：用户希望系统能够根据历史数据、实时数据以及预测数据，为决策者提供智能化的决策支持，包括采购策略、库存管理、销售预测等。（4）供应链协同：用户希望系统能够实现与上下游企业的信息共享和协同工作，提高供应链整体运作效率。（5）供应链风险管理：用户希望系统能够对供应链中的风险进行实时监控和预警，降低供应链风险。3.2系统功能需求基于用户需求分析，智能供应链管理系统应具备以下功能：（1）数据采集与集成：系统应能自动采集各环节的数据，并进行清洗、转换和集成，形成统一的供应链数据仓库。（2）数据可视化：系统应提供丰富的图表、地图等可视化工具，便于用户分析供应链信息。（3）智能决策支持：系统应运用人工智能算法，为用户提供采购策略、库存管理、销售预测等决策支持。（4）协同管理：系统应实现与上下游企业的信息共享和协同工作，提高供应链整体运作效率。（5）风险管理：系统应具备供应链风险监控和预警功能，降低供应链风险。（6）系统管理：系统应具备用户管理、权限管理、日志管理等基本功能，保证系统安全稳定运行。3.3系统功能需求智能供应链管理系统的功能需求主要包括以下几方面：（1）数据采集与集成：系统应具备高效的数据采集和处理能力，保证实时获取各环节数据，并进行快速集成。（2）数据存储与查询：系统应具备大容量的数据存储能力，支持快速查询和检索。（3）数据可视化：系统应提供高效的可视化渲染能力，保证图表、地图等可视化工具的流畅运行。（4）智能决策支持：系统应具备强大的计算能力，以满足人工智能算法对计算资源的需求。（5）协同管理：系统应具备良好的网络通信能力，保证与上下游企业的高效协同。（6）风险管理：系统应具备实时监控和预警能力，保证供应链风险的及时发觉和处理。（7）系统安全与稳定性：系统应具备较强的安全防护能力，保证数据安全和系统稳定运行。同时系统应具备良好的可扩展性，以适应未来业务发展需求。第四章系统设计4.1系统架构设计本节主要阐述基于人工智能的智能供应链管理系统的架构设计。系统架构主要包括以下几个层次：数据层、服务层、应用层和展示层。（1）数据层：数据层是系统的基石，负责存储和管理供应链中的各类数据，包括供应商信息、物料库存、生产计划、运输信息等。数据层需要保证数据的安全、可靠和高效存储，为上层服务提供数据支撑。（2）服务层：服务层主要包括数据处理、业务逻辑和接口服务三个部分。数据处理负责对原始数据进行清洗、转换和预处理，以便于后续业务逻辑处理。业务逻辑负责实现供应链管理的核心功能，如需求预测、库存优化、运输调度等。接口服务负责与其他系统进行交互，实现数据共享和业务协同。（3）应用层：应用层主要面向用户，提供供应链管理相关的应用功能，如数据分析、报表、预警提示等。应用层将服务层提供的数据和业务逻辑以可视化的形式展示给用户，提高用户的使用体验。（4）展示层：展示层是系统的交互界面，负责与用户进行交互，接收用户输入的指令，并展示系统处理结果。展示层主要包括Web端和移动端两个部分，以满足不同用户的需求。4.2数据库设计数据库设计是系统架构设计的关键环节，本节主要介绍基于人工智能的智能供应链管理系统的数据库设计。数据库设计遵循以下原则：（1）规范化：保证数据的一致性、完整性和可靠性，降低数据冗余。（2）模块化：将不同类型的数据分别存储在不同的表中，便于管理和维护。（3）可扩展性：预留足够的空间，便于后续功能扩展和升级。根据上述原则，数据库设计主要包括以下表：（1）供应商信息表：存储供应商的基本信息，如名称、地址、联系方式等。（2）物料库存表：存储物料库存的相关信息，如物料编码、名称、库存数量等。（3）生产计划表：存储生产计划的相关信息，如计划号、生产日期、生产数量等。（4）运输信息表：存储运输过程中的相关信息，如运输方式、运输时间、运输费用等。4.3系统模块设计本节主要介绍基于人工智能的智能供应链管理系统的模块设计。系统模块设计遵循以下原则：（1）高内聚：模块内部功能紧密相关，降低模块间的耦合度。（2）低耦合：模块间通过接口进行交互，降低模块间的依赖关系。（3）可重用性：模块具有较好的通用性，可在其他项目中复用。根据上述原则，系统模块设计主要包括以下部分：（1）数据采集模块：负责从外部系统获取供应链相关数据，如供应商信息、物料库存等。（2）数据处理模块：对采集到的数据进行清洗、转换和预处理，为后续业务逻辑处理提供数据支持。（3）业务逻辑模块：实现供应链管理的核心功能，如需求预测、库存优化、运输调度等。（4）数据展示模块：以图表、报表等形式展示供应链相关数据，便于用户分析和决策。（5）预警提示模块：根据预设的阈值，对异常情况进行预警提示，提醒用户采取相应措施。（6）用户管理模块：负责用户注册、登录、权限分配等功能，保障系统的安全性。（7）系统维护模块：负责系统参数设置、版本升级、日志管理等功能，保证系统的正常运行。第五章供应链数据采集与处理5.1数据采集技术在智能供应链管理系统中，数据采集技术是关键环节。数据采集技术主要包括传感器技术、条码识别技术、无线射频识别技术（RFID）、全球定位系统（GPS）等。5.1.1传感器技术传感器技术是利用各种传感器将物理信号转换为电信号的技术。在供应链管理中，传感器可以实时监测货物温度、湿度、震动等环境参数，为后续数据处理提供基础信息。5.1.2条码识别技术条码识别技术是一种利用条码扫描器对商品条码进行识别的技术。通过条码识别技术，可以快速获取商品信息，提高供应链管理效率。5.1.3无线射频识别技术（RFID）无线射频识别技术（RFID）是一种利用无线电波实现数据通信和识别的技术。RFID技术具有远距离识别、多标签识别等优点，适用于供应链中的批量货物追踪与管理。5.1.4全球定位系统（GPS）全球定位系统（GPS）是一种利用卫星信号实现定位和导航的技术。在供应链管理中，GPS可以实时获取车辆位置信息，为物流调度提供数据支持。5.2数据预处理数据预处理是供应链数据采集后的重要环节，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换等步骤。5.2.1数据清洗数据清洗是指对原始数据进行筛选、纠正、填充等操作，去除无效、错误和重复的数据，保证数据质量。5.2.2数据集成数据集成是将来自不同来源和格式的数据统一转换为同一格式，以便进行后续处理和分析。5.2.3数据转换数据转换是对数据进行规范化、标准化处理，使其符合数据挖掘和分析的要求。5.3数据挖掘与分析数据挖掘与分析是智能供应链管理系统的核心部分，主要包括关联规则挖掘、聚类分析、预测分析等方法。5.3.1关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据集中各项之间的潜在关系，为供应链决策提供依据。5.3.2聚类分析聚类分析是将数据集划分为若干类别，以便发觉数据之间的相似性和差异性。5.3.3预测分析预测分析是利用历史数据建立模型，预测未来发展趋势，为供应链管理提供决策支持。第六章智能优化算法在供应链管理中的应用6.1遗传算法6.1.1概述遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的搜索算法，它以自然选择和遗传机制为基础，通过编码、选择、交叉和变异等操作，对优化问题的解空间进行搜索。在供应链管理中，遗传算法可应用于库存管理、路径优化、调度优化等方面，提高供应链的整体运作效率。6.1.2遗传算法在供应链管理中的应用（1）库存优化：遗传算法可根据历史销售数据，预测未来一段时间内的需求，从而实现库存的动态调整，降低库存成本。（2）路径优化：遗传算法可应用于物流配送路径的优化，通过寻找最优路径，降低物流成本，提高配送效率。（3）调度优化：遗传算法可应用于生产计划和调度，实现生产资源的合理配置，提高生产效率。6.2粒子群优化算法6.2.1概述粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法，它通过模拟鸟群觅食行为，对优化问题的解空间进行搜索。在供应链管理中，粒子群优化算法可应用于供应商选择、库存管理、调度优化等方面。6.2.2粒子群优化算法在供应链管理中的应用（1）供应商选择：粒子群优化算法可基于供应商的竞争力、质量、价格等因素，实现供应商的优化选择。（2）库存管理：粒子群优化算法可根据历史销售数据，预测未来一段时间内的需求，从而实现库存的动态调整。（3）调度优化：粒子群优化算法可应用于生产计划和调度，实现生产资源的合理配置。6.3模拟退火算法6.3.1概述模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法，它通过模拟固体材料的退火过程，对优化问题的解空间进行搜索。在供应链管理中，模拟退火算法可应用于路径优化、调度优化、库存管理等方面。6.3.2模拟退火算法在供应链管理中的应用（1）路径优化：模拟退火算法可应用于物流配送路径的优化，通过寻找最优路径，降低物流成本，提高配送效率。（2）调度优化：模拟退火算法可应用于生产计划和调度，实现生产资源的合理配置，提高生产效率。（3）库存管理：模拟退火算法可根据历史销售数据，预测未来一段时间内的需求，从而实现库存的动态调整。第七章智能预测与决策支持7.1时间序列预测7.1.1时间序列预测概述时间序列预测是一种通过对历史数据进行统计分析，预测未来某一时间段内数据趋势的方法。在智能供应链管理系统中，时间序列预测可以帮助企业提前预知市场需求、库存变化等关键信息，为决策提供数据支持。7.1.2时间序列分析方法（1）移动平均法移动平均法是一种简单的时间序列预测方法，它通过计算一定时间段内数据的平均值来预测未来的趋势。（2）指数平滑法指数平滑法是一种加权移动平均法，它对不同时间段的数据赋予不同的权重，使预测结果更加符合实际。（3）季节性分解法季节性分解法是将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分，分别对它们进行预测，再合并得到最终预测结果。7.1.3时间序列预测应用在智能供应链管理系统中，时间序列预测可以应用于以下几个方面：（1）市场需求预测通过分析历史销售数据，预测未来市场需求，为企业制定生产计划和库存策略提供依据。（2）库存变化预测预测未来一段时间内库存的变化趋势，为企业合理调整库存结构、降低库存成本提供支持。（3）供应链风险预警分析历史供应链数据，发觉潜在的供应链风险，为企业提前采取应对措施提供预警。7.2预测模型构建与评估7.2.1预测模型构建预测模型的构建主要包括以下几个步骤：（1）数据预处理对原始数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等，保证数据质量。（2）特征工程提取与预测目标相关的特征，降低数据维度，提高模型功能。（3）模型选择根据预测问题的特点，选择合适的时间序列预测模型，如ARIMA、LSTM等。（4）模型训练与优化使用历史数据训练模型，通过调整模型参数和超参数，优化模型功能。7.2.2预测模型评估评估预测模型的功能主要包括以下几个方面：（1）准确性通过计算预测值与实际值的误差，评估模型的准确性。（2）稳定性评估模型在不同时间段、不同数据集上的表现，判断模型的稳定性。（3）鲁棒性评估模型在数据噪声、异常值等扰动下的表现，判断模型的鲁棒性。7.3决策支持系统设计7.3.1决策支持系统概述决策支持系统是一种辅助企业决策者进行决策的计算机信息系统。在智能供应链管理系统中，决策支持系统可以帮助企业分析数据、提供预测结果，为决策者提供有价值的参考。7.3.2决策支持系统设计原则（1）实用性决策支持系统应具备易用、实用的特点，满足企业实际需求。（2）智能化利用人工智能技术，提高决策支持系统的智能化水平，提升决策效果。（3）可扩展性决策支持系统应具备良好的可扩展性，适应企业不断发展的需求。7.3.3决策支持系统架构决策支持系统主要包括以下几个模块：（1）数据采集与处理模块负责收集企业内部和外部数据，对数据进行预处理，保证数据质量。（2）预测分析模块利用时间序列预测模型，对关键指标进行预测分析。（3）决策建议模块根据预测结果，为决策者提供有针对性的建议。（4）交互界面模块为用户提供友好的交互界面，方便用户查询、分析数据，获取决策支持。7.3.4决策支持系统应用在智能供应链管理系统中，决策支持系统可以应用于以下几个方面：（1）生产计划优化根据市场需求预测结果，优化生产计划，提高生产效率。（2）库存管理根据库存变化预测结果，调整库存策略，降低库存成本。（3）供应链风险管理根据供应链风险预警，提前采取应对措施，降低风险损失。第八章系统开发与实现8.1系统开发环境8.1.1硬件环境本系统开发过程中，所采用的硬件环境主要包括高功能服务器、云计算平台以及各类终端设备。服务器硬件配置需满足大数据处理需求，具备较高的计算能力、存储能力和网络通信能力。云计算平台则用于支撑系统的分布式计算和存储需求。8.1.2软件环境软件环境主要包括操作系统、数据库管理系统、开发工具和中间件等。本系统开发过程中，采用的软件环境如下：（1）操作系统：Linux或WindowsServer，以支持服务器端的高并发处理和稳定性。（2）数据库管理系统：MySQL或Oracle，用于存储和管理系统数据。（3）开发工具：Java、Python、C等编程语言，以及相应的集成开发环境（IDE），如Eclipse、PyCharm等。（4）中间件：ApacheKafka、RabbitMQ等消息队列中间件，用于实现系统模块之间的异步通信。8.2关键技术实现8.2.1数据采集与预处理本系统通过接口调用、日志收集、爬虫等多种方式，实现供应链数据的实时采集。采集到的数据经过预处理，包括数据清洗、去重、格式转换等操作，以保证数据的质量和准确性。8.2.2数据挖掘与分析利用机器学习、数据挖掘算法对采集到的供应链数据进行挖掘和分析，包括关联规则挖掘、聚类分析、预测分析等，以发觉供应链中的潜在规律和趋势。8.2.3人工智能算法应用本系统采用深度学习、自然语言处理等技术，实现供应链管理中的智能决策。例如，通过卷积神经网络（CNN）进行图像识别，实现商品质量检测；利用循环神经网络（RNN）进行时间序列预测，实现库存优化。8.2.4系统架构设计本系统采用微服务架构，将不同功能模块拆分为独立的服务，实现模块间的解耦。同时采用分布式计算和存储技术，提高系统的并发处理能力和扩展性。8.3系统测试与优化8.3.1功能测试在系统开发过程中，针对各个功能模块进行详细的单元测试和集成测试，保证系统功能的完整性和正确性。测试内容包括数据采集、数据预处理、数据挖掘与分析、人工智能算法应用等。8.3.2功能测试对系统进行功能测试，包括负载测试、压力测试、并发测试等，以评估系统的并发处理能力、响应速度和稳定性。根据测试结果，对系统进行相应的优化，提高系统的功能。8.3.3安全测试对系统进行安全测试，包括网络安全、数据安全、系统安全等方面，保证系统的安全性和可靠性。针对测试中发觉的安全隐患，采取相应的防护措施，提高系统的安全性。8.3.4系统优化根据测试结果，对系统进行优化，包括：（1）优化数据采集和预处理流程，提高数据质量和处理速度。（2）优化算法模型，提高数据挖掘和分析的准确性。（3）优化系统架构，提高系统的并发处理能力和扩展性。（4）优化网络安全策略，提高系统的安全性。第九章系统应用案例分析9.1制造业供应链管理应用案例9.1.1背景介绍全球制造业竞争的加剧，制造业企业面临着降低成本、提高效率、优化资源配置等挑战。某知名制造业企业为了提升供应链管理水平，引入了一套基于人工智能的智能供应链管理系统。以下为该系统在实际应用中的案例分析。9.1.2应用场景（1）需求预测：通过人工智能算法，系统可以准确预测产品需求，帮助企业合理规划生产计划，减少库存积压。（2）生产调度：系统根据生产计划、设备状态等因素，自动进行生产调度，提高生产效率。（3）供应商管理：系统对供应商进行评价、筛选和优化，保证供应链的稳定性和质量。9.1.3实施效果（1）降低库存成本：通过需求预测，企业实现了零库存管理，降低了库存成本。（2）提高生产效率：生产调度自动化，减少了人工干预，提高了生产效率。（3）优化供应链：供应商管理自动化，提高了供应链的稳定性和质量。9.2零售业供应链管理应用案例9.2.1背景介绍零售业作为连接消费者和制造商的重要环节，供应链管理对于降低成本、提高客户满意度具有重要意义。某大型零售企业为了提升供应链管理水平，引入了一套基于人工智能的智能供应链管理系统。9.2.2应用场景（1）商品配送：系统根据店铺销售数据，自动计算商品配送需求，优化配送路线。（2）库存管理：系统实时监控库存情况，根据销售数据自动调整库存策略。（3）促销活动：系统分析销售数据，为企业提供有针对性的促销活动方案。9.2.3实施效果（1