一种大数据支持下产品模块化设计中的模块型谱优化设计方法技术

本发明专利技术公开了一种大数据支持下产品模块化设计中的模块型谱优化设计方法。对于对用户选用产品模块参数水平取值的行为，定义用户行为变量，统计用户行为数据，计算参数水平取值的用户需求满足度，以最大化模块型谱的用户需求满足度和最小化生产成本为目标建立模块型谱优化设计模型，采用二分法求解模块型谱优化设计模型。本发明专利技术通过对用户选用产品模块参数水平取值的大数据进行分析，来指导产品模块型谱的优化设计，能克服传统方法的不足，具有方法简便合理、容易实现的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种大数据支持下产品模块化设计中的模块型谱优化设计方法
本专利技术涉及产品模块化设计领域，具体为一种大数据支持下产品模块化设计中的模块型谱优化设计方法。
技术介绍
产品模块化设计中的模块型谱优化设计是在企业原有的模块型谱基础上，通过分析用户使用产品一段时间后对模块型谱需求的变化，来实现模块型谱持续优化的过程。对于产品模块化设计中的模块型谱优化设计，其主要依据是用户需求。目前，用户需求的获取主要有两大类方法，即问卷调查法和网络评论分析法。问卷调查法以其操作简单、直接的优势成为设计师了解用户需求最常用的手段，但问卷是由设计师事先设计的，带有较强的主观性和指向性，往往不能客观、全面地反映用户的真实感受，另外调查样本人数有限，调查对象对产品的理解程度和描述水平各异，导致设计师难以获取用户真实、准确的需求；网络评论分析法是网络环境下产生的一种基于数据挖掘技术的需求获取方法。随着网络舆论平台信息量的快速增长，通过网络评论分析获取设计知识以指导产品优化设计已成为近年来业界的常用方法，但网络评论信息多为文本型、图片等非结构化数据，从中准确获取结构化的设计知识将花费大量的时间和精力；并且网络评论信息源本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大数据支持下产品模块化设计中的模块型谱优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：定义用户行为变量；设某产品模块有J个参数，构成参数序列{P1,…,Pj,…,PJ}；参数Pj(1≤j≤J)的水平取值有Kj个，构成参数水平取值序列

【技术特征摘要】
1.一种大数据支持下产品模块化设计中的模块型谱优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：定义用户行为变量；设某产品模块有J个参数，构成参数序列{P1,…,Pj,…,PJ}；参数Pj(1≤j≤J)的水平取值有Kj个，构成参数水平取值序列设用户的需求有U项，构成需求序列{Cr1,…,Cru,…,CrU}；需求Cru(1≤u≤U)共有Lu个期望值，构成需求期望值序列定义用户行为变量为表示当用户对需求Cru的期望值为时，将选择作为产品模块的参数Pj的水平取值；步骤2：统计用户行为数据；设有I位用户，构成用户序列{Sub1,…,Subi,…,SubI}；用户Subi(1≤i≤I)共有Qi次选用行为，构成用户选用行为序列对于用户Subi的第qi次选用行为创建用户行为变量矩阵其中元素的赋值为1或0，当本次选用行为中用户对需求Cru的期望值为时选择作为产品模块参数Pj的水平取值时，赋1值，否则赋0值；步骤3：计算参数水平取值的用户需求满足度；用来表示截至用户Subi(1≤i≤I)，参数水平取值的用户需求满足度，的值越大，表示截至用户Subi(1≤i≤I)，参数水平取值满足用户需求的程度越高；表示参数水平取值最终的用户需求满足度；计算的方法为：截至用户Subi(1≤i≤I)，选用模块参数水平取值的累积次数平均值，即这里为截至用户Subi(1≤i≤I)，选用参数水平取值的累计次数，有即：对于参数水平取值当用户Subi(1≤i≤I)在第qi次选用产品模块时选用了则累加此次选用行为；步骤4：以最大化模块型谱的用户需求满足度和最小化生产成本为目标建立模块型谱优化设计模型；有M个备选的模块型谱，构成模块型谱序列{TypeSpe1,…,TypeSpem,…,TypeSpeM}；模块型谱TypeSpem(1≤m≤M)中包含有Nm个参数水平取值组合方案，构成参数组合方案序列参数水平取值组合方案表示为这里本发明建立的模块型谱优化设计模型中，决策变量有两个，为：(1)若模块型谱T...

【专利技术属性】
技术研发人员：李联辉，雷婷，王丽，李茂强，杨斌，张秦玮，
申请(专利权)人：北方民族大学，
类型：发明
国别省市：宁夏,64