| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·产品设计概述 | 第9-14页 |
| ·产品设计理论及过程模型 | 第10-12页 |
| ·概念设计 | 第12-14页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第14页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 产品设计方案优化研究现状 | 第17-24页 |
| ·设计方案优化 | 第17-19页 |
| ·设计方案优化设计研究现状 | 第17-18页 |
| ·优化算法研究现状 | 第18-19页 |
| ·顾客细分及研究现状 | 第19-21页 |
| ·预测及预测方法 | 第21-22页 |
| ·预测概念 | 第21-22页 |
| ·预测方法研究现状 | 第22页 |
| ·当前研究存在问题 | 第22-24页 |
| 第3章 基于模糊集理论的顾客需求细分 | 第24-47页 |
| ·顾客需求与顾客需求细分 | 第24-29页 |
| ·顾客需求的定义与特点 | 第24-25页 |
| ·顾客需求的分类与获取 | 第25-28页 |
| ·顾客需求细分的界定 | 第28-29页 |
| ·模糊集理论 | 第29-36页 |
| ·模糊集合 | 第29-30页 |
| ·模糊语言变量与语言算子 | 第30-31页 |
| ·模糊聚类分析 | 第31-36页 |
| ·模糊聚类分析的概念与分类 | 第32页 |
| ·模糊聚类分析中的几个定义 | 第32-33页 |
| ·模糊聚类分析的一般步骤 | 第33-36页 |
| ·基于模糊聚类分析的顾客需求细分 | 第36-44页 |
| ·隶属函数的构造 | 第36-37页 |
| ·定量指标转化 | 第37-39页 |
| ·定性指标转化 | 第39-41页 |
| ·相似度函数的确定 | 第41-42页 |
| ·顾客需求细分步骤 | 第42-43页 |
| ·各顾客需求群中心 | 第43-44页 |
| ·应用示例 | 第44-47页 |
| 第4章 基于BP神经网络和灰色系统理论的组合产品价格预测模型 | 第47-58页 |
| ·产品价格及产品价格预测 | 第47页 |
| ·产品成本与产品价格 | 第47页 |
| ·产品价格预测 | 第47页 |
| ·BP神经网络 | 第47-50页 |
| ·人工神经网络与BP神经网络 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络学习过程 | 第49-50页 |
| ·BP神经网络的优缺点 | 第50页 |
| ·灰色预测理论 | 第50-53页 |
| ·灰色系统理论与灰色预测 | 第50-52页 |
| ·GM(1,N)模型 | 第52-53页 |
| ·基于BP-GM(1,N)的产品价格预测模型 | 第53-56页 |
| ·组合预测模型 | 第54-55页 |
| ·基于BP-GM(1,N)的产品价格预测模型的构建 | 第55-56页 |
| ·应用示例 | 第56-58页 |
| 第5章 基于顾客细分与价格预测的产品概念设计方案优化模型 | 第58-75页 |
| ·顾客满意度理论基础 | 第58-63页 |
| ·顾客满意与顾客满意度 | 第58-59页 |
| ·典型顾客满意度测评模型 | 第59-63页 |
| ·产品概念设计方案优化模型 | 第63-65页 |
| ·评价指标体系的构建 | 第65-66页 |
| ·评价指标权重的确定 | 第66-69页 |
| ·顾客评价的量化 | 第69-71页 |
| ·顾客重要度的确定 | 第71页 |
| ·产品设计方案模糊综合评价 | 第71-73页 |
| ·优化规则 | 第73-75页 |
| 第6章 基于顾客细分与价格预测的产品概念设计方案优化模型的实现与应用 | 第75-85页 |
| ·系统概述 | 第75-77页 |
| ·开发及运行环境 | 第77页 |
| ·应用实例 | 第77-85页 |
| ·顾客需求的获取及分类 | 第78-79页 |
| ·产品设计方案的价格预测 | 第79-81页 |
| ·童车产品评价指标体系 | 第81-83页 |
| ·设计方案的评价及优化 | 第83-85页 |
| 第7章 总结与展望 | 第85-87页 |
| ·全文总结 | 第85-86页 |
| ·展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 附录1 攻读硕士期间发表的论文 | 第91-92页 |
| 附录2 攻读硕士期间参加的课题和项目 | 第92-93页 |
