基于改进质量功能展开的质量特性重要度确定

针对传统质量功能展开(QFD)质量屋构建过程存在语言评价信息模糊和不确定等问题,提出一种结合犹豫二元语义变量、层次分析法和逼近理想解排序多属性决策法的改进QFD模型,用以对产品质量特性的重要度级别进行确定.模型分为评价用户需求与质量特性的关系、确定用户需求的重要度权重、确定质量特性的重要度排序3个阶段,提高了质量特性重要度排序的准确性.最后以某企业一语言类数字学习系统的质量特性重要度确定为例,进行了模型应用和有效性验证,为以用户为中心的数字学习系统设计质量提升提供参考.     

基于质量功能展开的水平钻机顾客需求与技术特性分析

为了解决辐射井水平钻机产品属性脱离市场需求并且顾客满意度低的问题,从顾客需求的角度出发,采用质量功能展开技术对水平钻机进行顾客需求与技术特性分析,获得水平钻机产品设计决策;采用客户之声需求访谈、亲和图法与需求打分表方法,获取水平钻机的用户需求信息;依据用户需求获取水平钻机技术特性,建立技术特性与顾客需求关系矩阵,获取技术特性与顾客需求关系度,并运用独立配点法获得技术特性重要度;建立技术特性自相关矩阵,获取技术特性之间的相关关系。结果表明,需优先实现的技术特性包括增设冲击装置、增设换向装置、增设装杆装置、部件标准化等。     

一种基于差异度变权的多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知的多属性决策问题,通过引入属性值的差异度、基于差异度的变权等概念,提出了基于差异度变权的多属性决策方法.利用差异度客观地确定了属性的权重,并以此为常权,借助状态变权,实现了属性值之间的均衡.最后通过具体实例,说明该决策方法的可行性和有效性.     

基于宽松下近似概念的连续型决策表的属性约简方法

针对连续型决策表,利用模糊相容关系对样例聚类产生模糊决策表,运用宽松下近似概念定义属性重要度,利用函数弹性概念定义决策属性关于条件属性的敏感度,将其作为属性重要度的权重得到加权重要度,并以此为启发式信息提出了一种连续型决策表的属性约简方法.     

基于本体的信息过滤需求模型构造

在信息过滤系统中,由于缺乏语义模型作为支撑,基于关键词的用户需求模型难于准确地反映出用户的真实需求,成为影响过滤性能的主要瓶颈.提出了以本体构造用户需求模型的方法:采用领域相关度和领域一致度组合方法来确定查询关键词在特定领域的重要程度,建立查询关键词到本体概念的映射,然后利用本体的概念及属性构造用户需求模型.这种基于本体的用户需求模型构造方法能提高过滤系统性能.     

一种面向用户需求的序决策信息系统属性约简算法

本文针对不协调序决策信息系统,面向用户需求研究属性约简问题.首先,根据基于近似分类质量不变给出的属性约简的定义,重新定义不协调序决策信息系统的区分矩阵.然后,在此基础上,给出判定条件属性子集为属性约简的充分必要条件.最后,通过将用户需求纳入考虑,提出面向用户需求的序决策信息系统属性约简算法.理论分析与实例验证显示算法可行且有效.     

基于灰粗糙支持向量机的连续多属性预测方法

文章对多属性且属性值为连续的决策系统进行预测,提出了灰粗糙支持向量机预测方法.首先采用灰色关联分析计算出条件属性相对于决策属性的重要度;并对连续属性进行离散化,结合Pawlak属性重要度与灰关联度进行约简;将约简后的条件属性作为影响因子,基于支持向量机对决策属性进行预测.实验结果表明,该方法是有效可行的.     

决策概念格及决策规则的提取

针对含有决策信息的决策形式背景,提出了决策概念格模型,并定义决策概念格中的决策规则及规则的置信度和支持度,用户可根据实际的需求,从规则中提取满足最低置信度及支持度的规则.     

多用户偏好下基于三支决策的动态属性约简

属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一.为满足不同用户对约简的不同需求,针对多用户偏好改变的情形,提出一种面向多用户的三支动态属性约简方法.首先,融合多用户偏好,定义用户偏好矩阵描述多用户下各属性偏好度;然后,结合属性偏好度和现实问题的代价,提出用户偏好指标,表示属性在当前用户组下的重要程度,并作为启发信息选择属性;最...     

信息熵多属性约简的煤粉尘图像特性机理

为研究无明确特征模式的煤尘颗粒图像特性,以某煤矿煤样为研究对象,按国标标准运用粉尘采样器对粉尘溢散源处颗粒物进行多点采样。采用多决策属性约简模糊粗糙集3个阶段即提出隶属度模型、实现属性约简、确定最大信息熵阈值分割对颗粒形态特征机理进行分析。首先建立粉尘图像各像素点对应的模糊类别隶属度模型,利用多分段函数确定隶属度;分析煤粉尘图像灰度特征并将其作为条件属性,确定条件属性的模糊依赖度,获取最优值并提取模糊属性约简,进行目标及背景区域的模糊下近似和模糊上近似划分;最后建立煤粉尘颗粒的信息熵模型,存储信息熵并实现对分割阈值的提取。结果表明:依据模糊属性约简的互异重要度可实现多属性约简;并确定煤粉尘图像模块区域的最大信息熵分割阈值。所建立模型可删除冗余属性,选择出对分类更为重要的属性,并通过属性约简完成特征选择分类。     

大学教学评价中基于知识的学生需求优先性分析方法

为了确定大学教学评价中学生需求的最终重要度,提出了一种基于粗糙集和卡诺模型的集成方法：首先,针对大学教学评价中的学生需求备选项具有不分明和模糊等特性,根据粗糙集中相：对约简和相对核等概念,确定学生需求集;其次,利用粗糙集中相对正域的概念,估计学：生需求的相对重要度;再次,根据卡诺模型中的需求分类原理,对学生需求的相对重要度进行恰当的修正;最后,对学生需求的相对重要度和学生需求的相对重要度的修正进行有机的融合,确定学生需求的最终重要度．通过实例说明了所提方法的应用．     

模糊QFD中技术特性重要度排序方法

质量功能展开（QFD）是一种把顾客需求转化为技术特性的有力工具．在转化过程中,顾客需求权重、顾客需求和技术特性之间的关联性测度都是模糊数．应用基于口一截集的模糊加权平均方法求解技术特性的重要度．在隶属度函数未知情况下,应用平均水平截集去模糊法对技术特性的重要性进行排序．该方法同时考虑了技术特性之间的自相关性．最后,通过算例对该方法进行了验证．     

基于粗糙集理论的续保规则挖掘模型

基于粗糙集基本理论，分析了衡量规则价值的方法，构建了一个基于粗糙集理论的续保规则挖掘模型．运用该模型对10000条车险保单客户数据进行了分析，挖掘出隐含在这些数据中的续保规则，找到了续保客户的描述性特征．     

模糊递阶质量屋方法

运用模糊层次分析原理和模糊数排序方法，建立了模糊递阶质量屋方法，并给出了模糊递阶质量屋展开精度的度量指标。与传统的质量功能展开（Quality Function Deployment,QFD)方法和基于质量屋结构的模糊QFD方法相比，该方法能够更有效的处理QFD过程中不确定性的定性语言信息，提高顾客要求与设计要求排序的精确性，以及顾客基准比较分析与技术基准比较分析的精确性和可靠性，提高整体顾客满意展开的精度。此外，模糊递阶质量屋方法对QFD的3种主要模式具有普遍意义。     

顾客需求在可撒布雷研制过程中的权重确定方法优化

顾客需求重要度对于产品规划质量屋的建立和优化决策以及下一阶段的配置决策有着重要的作用。在分析已有方法的基础上充分考虑顾客需求的全寿命周期成本和市场竞争性评估的影响,为了尽可能提高产品的顾客满意度,本文提出“成本过滤器”,并根据Kano模型中顾客需求与顾客满意度之间的非线性关系对各项顾客需求进行分类,确定其重要度调整系数来实现顾客需求重要度的优化,从而获得更加客观的顾客需求最终重要度。可撒布雷的实例表明了所提方法的有效性。     

基于QFD和ANP的软件外包企业竞争力模型

以质量机能(QFD)展开思想为指导,从顾客满意度出发,设计顾客需求与企业机制指标体系,构建两者的关系矩阵;并采用网络分析法(ANP)对顾客需求进行重要度评判,根据重要度构建市场竞争能力矩阵,建立企业竞争力评价质量屋——外包企业竞争力评价模型。A公司的实证研究验证了模型的有效性和评价的准确性。     

协同环境下基于客户满意度的协商模型

针对网络化制造环境下产品设计的特点,分析了客户满意度在产品设计中的重要性.将客户满意度应用到协同设计环境下的协商机制中.按照协同设计环境下产品设计的要求建立了在产品协同设计过程中客户满意度的指标体系,并以此建立了满意度数学模型.采用多Agent技术,建立基于客户满意度的协商Agent模型并分析了协商过程.结合企业实际需求,利用BP神经网络对客户满意度的评估进行了训练和仿真,通过神经网络减少评价过程中的人为因素,提高了评价的可靠性.同时验证了基于BP神经网络的客户满意度协商模型的有效性.     

并行工程环境下连接器产品开发QFD应用研究

结合某公司连接器开发的特点，提出了建立连接器开发QFD模型的设想．在此模型中，采用系统工程层次分析法分析客户需求．同时，以连接器开发为实例，建立了连接器的QFD模型．     

线切割粗精复合加工智能化脉冲电源的设计

提出了线切割粗精复合加工的概念，研制成功了线切割粗精复合加工智能化高频脉冲电源．该电源中设有工艺参数数据库，具有自选加工规准的功能．解决高速走丝线切割加工中高的切割速度与低的加工表面粗糙度不能同时兼顾的矛盾．     

基于合作博弈理论的汽车概念设计优化方法

将质量功能展开(QFD)与合作博弈理论相结合,提出一种汽车产品顾客满意度和成本优化设计的新方法.该方法主要包括:通过市场调查和QFD分析,获取顾客需求并转化为技术需求,建立顾客满意度水平评价模型;再通过确定博弈方、博弈效用和博弈策略分组,将顾客满意度和成本的多目标优化问题转化为合作博弈理论模型;然后采用联盟博弈的Shapley值法求解最优值.最后,通过某汽车车门开发示例计算与传统方法进行对比,验证了本文所提出方法的有效性.