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质量功能展开中关联关系确定的RBF方法
引用本文:李欣,黄鲁成,李剑.质量功能展开中关联关系确定的RBF方法[J].工业工程与管理,2010,15(1).
作者姓名:李欣  黄鲁成  李剑
作者单位:北京工业大学,经济与管理学院,北京,100124
基金项目:国家自然科学基金重点项目(70639002);;北京市科技计划项目(Z07001000560709);;北京工业大学第一届博士创新计划项目(bcx-2009-076)
摘    要:针对质量功能展开中存在顾客需求和工程特性之间的关联关系不确定和模糊等特质,提出了质量功能展开中关联关系的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络方法。采用三层RBF神经网络,由质量屋中顾客需求组成RBF神经网络的输入层神经元,中间层选用高斯核函数,工程特性组成RBF神经网络输出层神经元,由顾客需求和工程特性关联关系评价样本集组成网络的训练样本集,通过网络训练的方式来获得最优的顾客需求与工程特性的关联关系。最后,结合天然光采光产品开发,进行了实例分析,说明该方法具有计算速度快,拟合精度高的特点。

关 键 词:质量功能展开  关联关系  径向基函数  

RBF Method of Determining Functional Relationships for Quality Function Deployment
LI Xin,HUANG Lu-cheng,LI Jian.RBF Method of Determining Functional Relationships for Quality Function Deployment[J].Industrial Engineering and Management,2010,15(1).
Authors:LI Xin  HUANG Lu-cheng  LI Jian
Affiliation:School of Economic and Management;Beijing University of Technology;Beijing 100124;China
Abstract:As the functional relationships between customer requirements and engineering characteristics in Quality Function Deployment(QFD) were uncertain and fuzzy,Radial Basis Function(RBF) to determine functional relationships for QFD was presented.The RBF neural network with three layers was adopted,which includes input layer,hidden layer and output layer.The customer requirements and engineering characteristics in QFD constituted the input and output of the RBF Neural Network respectively,and the nonlinear funct...
Keywords:quality function deployment  functional relationships  radial basis function  
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