A generalised fuzzy least-squares regression approach to modelling relationships in QFD
A generalised fuzzy least-squares regression approach to modelling relationships in QFD
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用于 QFD 中关系建模的广义模糊最小二乘回归方法
DOI：
10.1080/09544820802563234
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发表时间：
2010-10
影响因子：
2.7
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
在质量功能展开（QFD）中，有关客户需求与工程规范之间以及各种工程规范之间关系的信息通常是定性和定量的。因此，QFD中的关系建模总是涉及到模糊性和随机性。然而，以前的研究只解决了模糊性和随机性彼此独立。为了同时考虑模糊性和随机性，在建立QFD关系模型时，可以考虑模糊最小二乘回归（FLSR）。然而，现有的FLSR仅限于开发基于模糊类型的观测数据的模型，而QFD中的建模关系往往涉及清晰型和模糊型观测数据。在这篇文章中，一个广义的FLSR方法来建模的关系，在QFD描述，可用于开发模型的关系的基础上模糊的意见和/或明确的意见。本文以一个包装机设计为例，说明了所提出的方法。
In quality function deployment (QFD), information regarding relationships between customer requirements and engineering specifications, and among various engineering specifications, is commonly both qualitative and quantitative. Therefore, modelling the relationships in QFD always involves both fuzziness and randomness. However, previous research only addressed fuzziness and randomness independently of one another. To take both the fuzziness and randomness into account while modelling the relationships in QFD, fuzzy least-squares regression (FLSR) could be considered. However, the existing FLSR is only limited to developing models based on fuzzy type observed data and modelling relationships in QFD often involves both crisp type and fuzzy type observed data. In this article, a generalised FLSR approach to modelling relationships in QFD is described that can be used to develop models of the relationships based on fuzzy observations and/or crisp observations. A case study of a packing machine design is used in this article to illustrate the proposed approach.
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影响因子：
3.9
作者：
H. Moskowitz;Kwang-Jae Kim
通讯作者：
H. Moskowitz;Kwang-Jae Kim
DOI：
10.1016/s0165-0114(98)00350-9
发表时间：
2001-04
期刊：
Fuzzy Sets Syst.
影响因子：
--
作者：
Ruo-ning Xu;Chulin Li
通讯作者：
Ruo-ning Xu;Chulin Li
影响因子：
7.8
作者：
T. Park;Kwang-Jae Kim
通讯作者：
T. Park;Kwang-Jae Kim
影响因子：
7.9
作者：
H. Moskowitz;Kwang-Jae Kim
通讯作者：
H. Moskowitz;Kwang-Jae Kim
影响因子：
--
作者：
G. Wasserman
通讯作者：
G. Wasserman