| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 在识别顾客需求及权重相关研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 计算机辅助配置相关研究 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容和思路 | 第11-13页 |
| 1.4 文章的技术路线 | 第13-14页 |
| 2 汽车在线定制的理论基础和核心工具 | 第14-18页 |
| 2.1 汽车在线定制的理论基础——大规模定制 | 第14-16页 |
| 2.1.1 汽车产品在线定制基本思想 | 第14-15页 |
| 2.1.2 在线汽车产品定制的DFMC设计理念 | 第15-16页 |
| 2.1.3 汽车产品在线定制的优势 | 第16页 |
| 2.2 汽车在线定制的指导工具 | 第16-18页 |
| 3 顾客需求表达分类及处理 | 第18-30页 |
| 3.1 顾客需求信息的表现形式 | 第19-22页 |
| 3.1.1 定制环境下顾客需求信息分类 | 第19页 |
| 3.1.2 定制环境下顾客需求信息处理办法 | 第19-22页 |
| 3.2 顾客对汽车的需求分类 | 第22-24页 |
| 3.3 顾客需求权重确定 | 第24-30页 |
| 3.3.1 不同粒度自然语言权重确定 | 第24-26页 |
| 3.3.2 顾客需求权重修正 | 第26-30页 |
| 4 基于CBR的汽车产品匹配定制方法 | 第30-46页 |
| 4.1 设计重用与实例推理（CBR）检索的思想原理 | 第30-31页 |
| 4.2 匹配定制方法的思路简介 | 第31-32页 |
| 4.2.1 前提和基础 | 第31-32页 |
| 4.3 在线匹配定制的实现过程 | 第32-41页 |
| 4.3.1 权重转化 | 第32-33页 |
| 4.3.2 匹配度计算 | 第33-38页 |
| 4.3.3 匹配度阀值 δ 获取 | 第38-39页 |
| 4.3.4 判断和反馈 | 第39-40页 |
| 4.3.5 实例修改 | 第40-41页 |
| 4.4 仿真算例 | 第41-45页 |
| 4.5 结束语 | 第45-46页 |
| 5 基于线性规划的汽车产品配置及优化 | 第46-60页 |
| 5.1 线性规划定制规划的指导思路 | 第46-48页 |
| 5.1.1 线性规划的产品配置及优化基本思想 | 第47-48页 |
| 5.2 面向顾客需求的最大匹配度辅助配置模型 | 第48-54页 |
| 5.2.1 需求的匹配度度量 | 第49-51页 |
| 5.2.2 面向顾客需求配置模型的目标函数 | 第51页 |
| 5.2.3 选择的约束条件 | 第51-54页 |
| 5.3 仿真算例 | 第54-59页 |
| 5.4 结束语 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 研究总结 | 第60-61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表学术论文 | 第67页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第67页 |