機(jī)電類產(chǎn)品性價(jià)比等級(jí)判斷的研究是一項(xiàng)具有復(fù)雜性、模糊性、主觀性、創(chuàng)新性等多個(gè)特點(diǎn)的研究課題。通過對(duì)產(chǎn)品性價(jià)比等級(jí)的判斷可以準(zhǔn)確評(píng)估產(chǎn)品在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的地位并使企業(yè)及時(shí)做出相應(yīng)的策略調(diào)整,同時(shí)也為消費(fèi)者購(gòu)買產(chǎn)品時(shí)提供參考依據(jù)。因此,機(jī)電產(chǎn)品性價(jià)比等級(jí)判斷是學(xué)界和傳統(tǒng)制造業(yè)高度關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一。本文以機(jī)電類產(chǎn)品的性價(jià)比等級(jí)作為研究方向,主要目的是建立科學(xué)合理的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系和準(zhǔn)確高效的性價(jià)比等級(jí)判斷方法,主要研究工作如下:首先,根據(jù)性價(jià)比傳統(tǒng)的概念和現(xiàn)代消費(fèi)者關(guān)注的方向重新分析產(chǎn)品性價(jià)比的內(nèi)涵,通過對(duì)空調(diào)產(chǎn)品的特點(diǎn)和國(guó)內(nèi)空調(diào)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)狀的調(diào)查,選取空調(diào)作為性價(jià)比等級(jí)判斷研究的分析案例。其次,分析和比較了產(chǎn)品性價(jià)比等級(jí)判斷常用的一些數(shù)學(xué)方法和理論,重點(diǎn)討論了指標(biāo)篩選方法和性價(jià)比等級(jí)評(píng)價(jià)方法,確定在建立數(shù)學(xué)模型中所使用的主要方法。再次,初步海選出空調(diào)性價(jià)比指標(biāo)體系,然后基于聚類分析和因子分析構(gòu)建指標(biāo)篩選模型,通過篩選模型剔除冗余指標(biāo),減少指標(biāo)數(shù)量。對(duì)精簡(jiǎn)后的指標(biāo)體系進(jìn)行信息量檢驗(yàn)確保指標(biāo)體系的合理性能夠符合要求。然后,建立基于AHP-模糊綜合評(píng)價(jià)法的評(píng)價(jià)模型,詳細(xì)描述了“層次分析法獲得指標(biāo)權(quán)重... 

【文章來(lái)源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：112 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題來(lái)源及研究意義
        1.1.1 課題來(lái)源
        1.1.2 課題研究的背景
        1.1.3 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究的主要思路與研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 論文研究的主要思路
        1.3.2 論文研究的主要內(nèi)容
        1.3.3 論文研究的主要方法
    1.4 本文的章節(jié)安排
第2章 機(jī)電產(chǎn)品性價(jià)比分析理論及空調(diào)案例特征分析
    2.1 機(jī)電產(chǎn)品性價(jià)比判斷理論概述
    2.2 機(jī)電產(chǎn)品性價(jià)比判斷的問題模型
        2.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立問題模型
        2.2.2 產(chǎn)品性能評(píng)價(jià)問題模型
        2.2.3 產(chǎn)品性能預(yù)測(cè)問題模型
    2.3 機(jī)電產(chǎn)品性價(jià)比等級(jí)判斷問題求解思路
        2.3.1 指標(biāo)體系構(gòu)建思路概述
        2.3.2 產(chǎn)品性價(jià)比評(píng)價(jià)求解思路概述
        2.3.3 產(chǎn)品性價(jià)比預(yù)測(cè)問題求解思路概述
    2.4 研究案例空調(diào)的特征分析
        2.4.1 空調(diào)產(chǎn)品特征分析
        2.4.2 空調(diào)產(chǎn)品的特征屬性分析
    2.5 問題求解模型
        2.5.1 問題求解步驟
        2.5.2 問題求解路線
    2.6 本章小結(jié)
第3章 空調(diào)產(chǎn)品評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立
    3.1 引言
    3.2 指標(biāo)體系的構(gòu)建原則與研究方法
        3.2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建目的和選取原則
        3.2.2 指標(biāo)體系選取研究現(xiàn)狀
    3.3 指標(biāo)體系的聚類分析
        3.3.1 指標(biāo)體系聚類分析概述
        3.3.2 指標(biāo)參數(shù)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化
        3.3.3 指標(biāo)體系聚類分析結(jié)果
    3.4 指標(biāo)體系的因子分析
        3.4.1 KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)
        3.4.2 指標(biāo)體系因子分析結(jié)果
    3.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的確定與合理性驗(yàn)證
        3.5.1 指標(biāo)體系的篩選
        3.5.2 指標(biāo)體系的信息驗(yàn)證
        3.5.3 指標(biāo)體系的確定
    3.6 本章小結(jié)
第4章 空調(diào)產(chǎn)品性價(jià)比等級(jí)的判斷
    4.1 引言
    4.2 空調(diào)產(chǎn)品性價(jià)比等級(jí)判斷模型概述
        4.2.1 性價(jià)比等級(jí)判斷指標(biāo)權(quán)重確定策略
        4.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系特征層分類
    4.3 空調(diào)產(chǎn)品性價(jià)比評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的分配
        4.3.1 權(quán)重向量的確定過程
        4.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)模糊一致矩陣的建立
        4.3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)合理性檢驗(yàn)
        4.3.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重的取值
    4.4 空調(diào)產(chǎn)品性價(jià)比模糊綜合評(píng)價(jià)
        4.4.1 模糊綜合評(píng)價(jià)的步驟
        4.4.2 模糊關(guān)系矩陣R的建立
        4.4.3 模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果
    4.5 模糊評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確性驗(yàn)證
        4.5.1 樣本案例的客戶調(diào)查
        4.5.2 模型準(zhǔn)確度的檢驗(yàn)
    4.6 本章小結(jié)
第5章 空調(diào)產(chǎn)品性價(jià)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型
    5.1 基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)原則
        5.1.1 MATLAB中關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱
        5.1.2 運(yùn)用MATLAB工具箱設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原則和過程
    5.2 空調(diào)產(chǎn)品性價(jià)比預(yù)測(cè)模型的建立
        5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
        5.2.2 空調(diào)性價(jià)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
    5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型與模糊評(píng)價(jià)模型對(duì)比
        5.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型靈敏度
        5.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型效率
    5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性驗(yàn)證
        5.4.1 案例樣本問卷調(diào)查
        5.4.2 預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確度檢驗(yàn)
    5.5 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 展望
附錄A 源代碼
附錄B 樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)
附錄C 問卷調(diào)查表
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目和成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于因子-聚類分析的高鐵開行方案評(píng)價(jià)研究[J]. 萬(wàn)廣琦,史峰,鄧連波.  鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào). 2017(12)
[2]基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的電網(wǎng)夏季空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[J]. 唐偉斌,李濤,鄒品晶,曾建平,向仲卿,胡斯佳.  電力需求側(cè)管理. 2017(06)
[3]基于性價(jià)比的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量空洞避免研究[J]. 劉蓉.  電子制作. 2017(22)
[4]基于組合權(quán)重及模糊評(píng)價(jià)的生態(tài)工業(yè)園指標(biāo)體系研究[J]. 焦崇哲,包景嶺,溫娟,馮真真,孫蕊,唐麗麗.  再生資源與循環(huán)經(jīng)濟(jì). 2017(10)
[5]碳纖維線電熱混凝土道面板溫升速率影響因素顯著性分析[J]. 張楚杰,許巍,蔡良才,李春鳴.  空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(05)
[6]從性價(jià)比到性能比模式[J]. 吳曉波.  紡織科學(xué)研究. 2017(02)
[7]從性價(jià)比角度提升評(píng)標(biāo)規(guī)則的科學(xué)性[J]. 任理慶.  招標(biāo)采購(gòu)管理. 2016(10)
[8]因子分析和ELM在模擬電路故障診斷的應(yīng)用[J]. 鄧勇,于晨松.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2016(10)
[9]基于性價(jià)比評(píng)估的轎車購(gòu)車決策模型[J]. 陳傳燦,郝琭璐.  汽車工業(yè)研究. 2016(10)
[10]數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理在體育綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用辨析[J]. 魏登云.  上海體育學(xué)院學(xué)報(bào). 2016(04)

博士論文
[1]辦公建筑中央空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能運(yùn)行優(yōu)化研究[D]. 吳偉偉.重慶大學(xué) 2016
[2]面向產(chǎn)品評(píng)論的多文檔觀點(diǎn)文摘研究[D]. 王巍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[3]基于多信息融合的鋁合金脈沖GTAW過程焊接缺陷特征提取研究[D]. 張志芬.上海交通大學(xué) 2015
[4]企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)理論與方法研究[D]. 李衛(wèi)東.北京交通大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法的多電機(jī)同步控制研究[D]. 謝煒.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于因子分析法的汽車行業(yè)財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力研究[D]. 楊麗君.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2017
[3]基于改進(jìn)狼群算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短時(shí)交通流預(yù)測(cè)[D]. 齊璐.西南交通大學(xué) 2017
[4]工資理論從斯密、李嘉圖到馬克思的發(fā)展[D]. 徐行.吉林大學(xué) 2017
[5]熱泵型新能源汽車空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)研究[D]. 黃朝宗.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
[6]基于模糊層次分析法的軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 金一山.天津工業(yè)大學(xué) 2017
[7]社交網(wǎng)絡(luò)中代價(jià)約束下的影響力競(jìng)爭(zhēng)問題研究[D]. 劉子雁.山東大學(xué) 2016
[8]公共建筑中蓄冷空調(diào)系統(tǒng)能效經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)與保障體系研究[D]. 吳若颯.清華大學(xué) 2015
[9]中央空調(diào)節(jié)能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)[D]. 李曉宇.浙江工業(yè)大學(xué) 2013
[10]基于SPSS的聚類分析在行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用[D]. 楊浩.吉林大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3023695