近年來,客戶知識已經(jīng)被證明是企業(yè)創(chuàng)新最重要的資源之一。在協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新過程中,如何圍繞企業(yè)創(chuàng)新的要求,對豐富的客戶信息進行分析、整理,提取協(xié)同創(chuàng)新所需的客戶知識,并將其與產(chǎn)品創(chuàng)新方法相融合,從而輔助和支持創(chuàng)新團隊的決策,提升企業(yè)的創(chuàng)新能力,已成為企業(yè)在市場競爭中獲得有利地位的重要途徑。本文在系統(tǒng)研究國內(nèi)外客戶知識管理、協(xié)同產(chǎn)品設計以及創(chuàng)新方法最新理論成果的基礎上,針對網(wǎng)絡環(huán)境下協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新中客戶知識集成模式及其關鍵技術進行了深入研究。全文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個部分:首先,論文研究了協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新中客戶知識集成模式。為了使協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新中客戶知識的集成更能符合企業(yè)創(chuàng)新的要求,針對客戶知識在產(chǎn)品協(xié)同創(chuàng)新中的模糊性、動態(tài)性、多樣性、分布性等特點,結合協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新的過程,建立了包括數(shù)據(jù)源層、信息層、知識層與集成應用層在內(nèi)的協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境下的客戶知識集成模型。對協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新中的人因、組織、環(huán)境、技術以及過程等約束條件進行了深入分析,研究了基于協(xié)調理論和Petri Nets的客戶知識集成過程,以及協(xié)同環(huán)境中客戶知識集成范式。同時,對協(xié)同產(chǎn)品創(chuàng)新中客戶知識資源進行識別和評價,從五個方面建立了包括學習效應... 

【文章來源】：重慶大學重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：158 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

PWNN評價性能Fig3.4PerformanceevaluationPWNN

圖 4.8 創(chuàng)新設計中部分汽車產(chǎn)品的外形特征元素集Fig 4.8 Part of automotive products element set in the innovative design對于不同的產(chǎn)品特征族，利用特征匹配識別出以下 25 個客戶感知元素，如表4.1 所示。表 4.1 客戶感性認知特征元素Table 4.1 Client cognitive characteristics of emotional elementsK1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13個性 流暢 前衛(wèi) 夢幻 時尚 張揚 簡潔 協(xié)調 現(xiàn)代 流行 莊重 運動 休閑K14 K15 K16 K17 K18 K19 K20 K21 K22 K23 K24 K25可愛 小巧 細膩 活潑 精致 高貴 自然 典雅 豪華 穩(wěn)重 野性 科技客戶知識數(shù)據(jù)來源于 500 名參與感知的客戶，包括領先客戶、創(chuàng)意客戶和普通客戶。收集客戶對各個產(chǎn)品特征元素的主觀語義差分值，語義差分值為客戶認

P8 0.16 0.11 0.28 0.22 0.24 0.35 0.15 0.35 0.28 … 0.36 0.17 0.15 0.32 0.21 0.66 0.24P1 0.83 0.79 0.91 0.61 0.73 0.56 0.71 0.43 0.39 … 0.58 0.59 0.63 0.12 0.87 0.63 0.52P2 0.76 0.19 0.65 0.23 0.48 0.10 0.39 0.54 0.75 … 0.66 0.19 0.35 0.63 0.34 0.56 0.77P3 0.52 0.36 0.38 0.45 0.26 0.65 0.85 0.67 0.46 … 0.33 0.42 0.58 0.90 0.78 0.22 0.27P4 0.35 0.51 0.29 0.85 0.78 0.92 0.46 0.37 0.51 0.80 0.33 0.68 0.59 0.46 0.28 0.71P5 0.82 0.55 0.47 0.61 0.63 0.68 0.75 0.42 0.62 0.84 0.21 0.37 0.58 0.11 0.22 0.83P6 0.66 0.29 0.92 0.53 0.64 0.72 0.82 0.35 0.63 0.44 0.90 0.58 0.43 0.25 0.46 0.58P7 0.95 0.67 0.35 0.76 0.33 0.75 0.28 0.91 0.49 0.23 0.46 0.88 0.64 0.37 0.52 0.19C50P8 0.33 0.18 0.11 0.15 0.24 0.19 0.36 0.23 0.06 … 0.13 0.34 0.41 0.16 0.21 0.29 0.40根據(jù)表 4.1 中的客戶感知數(shù)據(jù)，利用蟻群聚類以及最合適區(qū)域法，得到的客戶感知與產(chǎn)品特征的聚類結果及歸一化鄰接矩陣，分別如圖 4.9、圖 4.10 所示。其中，采用 Matlab7.0 實現(xiàn)蟻群聚類算法，初始化設置如下： 0.11k =， 0.32k =，w =0.5，螞蟻數(shù)目 20antm = ，循環(huán)次數(shù) n = 300。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘的沖壓成形創(chuàng)新知識發(fā)現(xiàn)技術研究[D]. 楊洪波.上海交通大學 2007



本文編號：3361909