Fuzzy linear regression models for QFD using optimized h values
Fuzzy linear regression models for QFD using optimized h values
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使用优化 h 值的 QFD 模糊线性回归模型
DOI：
10.1016/j.engappai.2014.11.007
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发表时间：
2015-03
影响因子：
8
通讯作者：
Shuya Zhong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yuanyuan Liu;Yizeng Chen;Jian Zhou;Shuya Zhong
近年来，模糊线性回归（FLR）方法因其客观性和真实性的优点，被广泛应用于质量功能配置（QFD）中，以识别顾客需求与工程特性之间模糊的、不精确的功能关系。然而，作为FLR模型过程中的一个重要参数，h值通常由设计团队主观设定。在本文中，我们提出了一个系统的方法，使用FLR模型附加优化的h值，以确定QFD中的功能关系，其中的系数被假定为对称三角模糊数。FLR模型中的h值是根据FLR模型的系统能力最大化的准则确定的。此外，一个说明性的例子来证明所提出的方法的性能。算例结果表明，采用优化h值的FLR模型得到的模糊系数比采用设计组任意选取h值的FLR模型得到的模糊系数更有效。
In recent years, the fuzzy linear regression (FLR) approach is widely applied in the quality function deployment (QFD) to identify the vague and inexact functional relationships between the customer requirements and the engineering characteristics on account of its advantages of objectiveness and reality. However, thehvalue, which is a vital parameter in the proceeding of the FLR model, is usually set by the design team subjectively. In this paper, we propose a systematic approach using the FLR models attached with optimizedhvalues to identify the functional relationships in QFD, where the coefficients are assumed as symmetric triangular fuzzy numbers. Thehvalues in the FLR models are determined according to the criterion of maximizing the system credibilities of the FLR models. Furthermore, an illustrative example is provided to demonstrate the performance of the proposed approach. Results of the numerical example show that the fuzzy coefficients obtained through the FLR models with optimizedhvalues are more effective than those obtained through the FLR models with arbitraryhvalues selected by the design team.
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Semih Önüt;S. Tosun