docs: 更新README为当前架构(SQLite/Flask)，合并启动说明

README.md

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 # 装备成本预测系统
 
-基于机器学习的装备成本预测系统，支持多种预测模型和数据分析功能。
+基于机器学习的装备成本预测系统，支持火箭炮和巡飞弹两种装备类型的成本预测与数据分析。
 
 ## 功能特性
 
-- 多模型成本预测
-  - 机器学习模型 (XGBoost, LightGBM, RandomForest)
-  - PLS 回归模型
+- 多模型成本预测 (XGBoost, LightGBM, RandomForest, GBM, PyTorch NN, PLS)
 - 特征分析与数据可视化
+- 算法对比演示
 - 生产商分析
 - 数据集管理
 - 模型训练与评估
 
-## 系统要求
+## 技术栈
 
-- Python >= 3.9, < 3.12
-- MySQL >= 8.0
-- 其他依赖见 pyproject.toml
+- 后端：Python 3.9 ~ 3.11 + Flask
+- 数据库：SQLite（内置，零配置）
+- 前端：Vue 3 + Element Plus + ECharts
+- 机器学习：scikit-learn, XGBoost, LightGBM（PyTorch 可选）
 
 ## 快速开始
 
-1. 克隆项目
-
-```bash
-git clone [repository-url]
-cd cost-prediction
-```
-
-2. 安装依赖
-
 ```bash
+# 1. 安装依赖
 pip install -e .
-```
 
-3. 配置数据库
+# 2. 初始化派生特征数据（首次必须执行）
+python -m scripts.calculate_features
 
-```bash
-[Windows]
-scripts/setup_env.ps1
-
-[Linux/macOS]
-scripts/setup_env.sh
-```
-
-4. 运行系统
-
-```bash
+# 3. 启动服务
 python run.py
 ```
 
+浏览器打开 **http://127.0.0.1:5001**。
+
+## 常用命令
+
+```bash
+# 安装开发依赖（含 pytest, black, mypy）
+pip install -e ".[dev]"
+
+# 安装可选 PyTorch（神经网络训练需要）
+pip install -e ".[torch]"
+
+# 运行测试
+python -m pytest tests/
+
+# 代码格式化
+black src/ tests/
+```
+
 ## API 文档
 
 ### 预测接口
-
-- POST `/api/predict` - 使用最优机器学习模型预测
+- POST `/api/predict` - 使用最优模型预测
 - POST `/api/pls/predict` - 使用 PLS 模型预测
 
 ### 数据管理
-
 - GET `/api/data` - 获取装备数据列表
+- POST `/api/data/import` - 导入 Excel 数据
 - GET `/api/data/details/<id>` - 获取装备详情
 - PUT `/api/data/<id>` - 更新装备数据
 
 ### 数据集管理
-
 - GET `/api/datasets` - 获取数据集列表
 - POST `/api/datasets` - 创建数据集
-- GET `/api/datasets/<id>` - 获取数据集详情
-- PUT `/api/datasets/<id>` - 更新数据集
 - DELETE `/api/datasets/<id>` - 删除数据集
 
 ### 模型管理
-
 - GET `/api/models` - 获取模型列表
 - POST `/api/train` - 训练模型
 - POST `/api/models/<id>/activate` - 激活模型
 - DELETE `/api/models/<id>` - 删除模型
 
 ### 分析功能
-
 - POST `/api/analyze-features` - 特征分析
 - POST `/api/analyze-manufacturers` - 生产商分析
+- POST `/api/demo/algorithms` - 查看可用算法
+- POST `/api/demo/run` - 运行算法演示
 
-## 开发指南
+## 前端开发
 
-详细的开发文档请参考 `docs/dev/` 目录：
-
-- requirements.md - 项目需求文档
-- debug.md - 调试指南
-
-## 测试
-
-运行测试：
+如需修改前端代码：
 
 ```bash
-python src/test_api.py
+cd frontend
+npm install
+npm run serve    # 开发模式（热更新）
+npm run build    # 构建生产版本
 ```
 
 ## 许可证

STARTUP.md

@@ -1,23 +0,0 @@
-# 成本预测系统 - 启动说明
-
-## 环境要求
-- Python 3.9 ~ 3.11
-
-## 启动步骤
-
-```bash
-# 1. 安装依赖
-pip install -e .
-
-# 2. 初始化派生特征数据（首次必须执行）
-python -m scripts.calculate_features
-
-# 3. 启动服务
-python run.py
-```
-
-浏览器打开 **http://127.0.0.1:5001** 即可。
-
-## 附注
-- 数据库为 SQLite，首次启动自动创建，无需安装配置
-- 如修改前端代码，需安装 Node.js 后在 `frontend/` 目录执行 `npm install && npm run build`