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论文研究-基于DSM和GA的消费者感性需求聚类.pdf
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2019-07-22
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为了实现对消费者复杂的感性需求降维,提出了一种基于设计结构矩阵(design structure matrix,DSM)和遗传算法(genetic algorithms,GA)的消费者感性需求聚类方法。通过分析消费者感性需求的特点,以DSM模型建立感性需求之间的关系矩阵,通过行列元素变换实现聚类操作。在对感性需求DSM模型染色体编码的基础上构建了适应度函数,以遗传操作的方式寻找最优感性需求聚类方案。最后以电动滑板车的消费者感性需求聚类为例,验证了所提方法的有效性。结果表明,该方法能够提高消费者感性需求聚类的效率和聚类水平。
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