| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·研究现状综述 | 第13-20页 |
| ·六西格玛设计研究现状 | 第13-15页 |
| ·六西格玛设计顾客需求分析研究现状 | 第15-20页 |
| ·研究内容与创新点 | 第20-23页 |
| ·研究内容 | 第20-21页 |
| ·论文主要创新 | 第21-23页 |
| 第二章 六西格玛设计基本理论和方法 | 第23-35页 |
| ·六西格玛简介 | 第23-30页 |
| ·六西格玛设计 | 第24页 |
| ·DFSS 流程及主要设计工具 | 第24-28页 |
| ·DFSS 与DMAIC 的区别 | 第28页 |
| ·DFSS 的重要性及其内涵 | 第28-30页 |
| ·QFD 设计方法 | 第30-34页 |
| ·QFD 的概念 | 第31页 |
| ·QFD 分解模型 | 第31-32页 |
| ·QFD 质量屋的构成 | 第32-33页 |
| ·QFD 的特点 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 六西格玛设计顾客需求规范化 | 第35-66页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·顾客需求特征 | 第36-39页 |
| ·顾客需求智能获取 | 第39-45页 |
| ·基于WEB 顾客需求获取方法 | 第40-44页 |
| ·基于CRM 的顾客需求获取 | 第44-45页 |
| ·顾客需求描述与建模方法 | 第45-48页 |
| ·需求描述 | 第46-47页 |
| ·需求建模 | 第47-48页 |
| ·顾客需求模糊聚类分析 | 第48-59页 |
| ·模糊聚类分析概述 | 第49-50页 |
| ·模糊聚类分析方法及特征 | 第50-51页 |
| ·聚类分析原理 | 第51-52页 |
| ·模糊等价矩阵聚类的实现 | 第52-54页 |
| ·模糊c-划分的实现 | 第54-58页 |
| ·实例仿真研究 | 第58-59页 |
| ·顾客需求重要度的确定 | 第59-65页 |
| ·粗糙集理论简介 | 第60-62页 |
| ·基于信息熵市场竞争评估 | 第62-63页 |
| ·最终顾客需求权重确定 | 第63页 |
| ·实例研究 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 六西格玛设计需求转化模糊信息协同处理 | 第66-91页 |
| ·QFD 模糊质量屋的构建 | 第66-78页 |
| ·预备知识 | 第66-68页 |
| ·基于证据理论的技术特征指标协同处理 | 第68-74页 |
| ·基于模糊数的技术特征自相关协同处理 | 第74-77页 |
| ·顾客需求模糊权重确定 | 第77-78页 |
| ·关联矩阵群决策建模 | 第78页 |
| ·技术特征模糊权重数学模型 | 第78-83页 |
| ·α-截集模糊加权平均法 | 第79-80页 |
| ·技术特征重要度排序 | 第80-81页 |
| ·实例分析 | 第81-83页 |
| ·质量屋多目标规划模型 | 第83-90页 |
| ·质量屋多目标规划模型的一般形式 | 第83-85页 |
| ·质量屋的多目标规划模型的建立 | 第85-86页 |
| ·质量屋多目标模糊线型规划模型 | 第86-88页 |
| ·实例分析 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 基于质量屋模糊信息设计方案评价 | 第91-115页 |
| ·引言 | 第91-92页 |
| ·产品设计早期阶段决策评价特征 | 第92-94页 |
| ·产品设计早期阶段决策特征 | 第92-93页 |
| ·产品设计早期阶段方案评价特点 | 第93-94页 |
| ·产品设计早期评价决策理论体系 | 第94-96页 |
| ·建立评价指标体系应遵循的原则 | 第94-95页 |
| ·产品设计早期评价决策过程 | 第95-96页 |
| ·设计方案选优决策模型的建立 | 第96-105页 |
| ·质量屋结构的改进 | 第97-98页 |
| ·质量屋模糊信息处理 | 第98页 |
| ·决策矩阵的确定及归一化 | 第98-99页 |
| ·模糊方案群决策模型 | 第99-100页 |
| ·模型的模糊群决策方法 | 第100-103页 |
| ·实例分析 | 第103-105页 |
| ·属性权重为区间数且属性值为不确定语言的多属性决策 | 第105-113页 |
| ·语言评估标度及其一致化 | 第106-107页 |
| ·不确定语言决策相关算子 | 第107-110页 |
| ·基于IA 和ULHA 算子的多属性群决策方法 | 第110-111页 |
| ·实例分析 | 第111-113页 |
| ·本章小结 | 第113-115页 |
| 第六章 结论与展望 | 第115-117页 |
| ·研究结论 | 第115-116页 |
| ·进一步研究方向 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-129页 |
| 发表论文及参与科研情况说明 | 第129-130页 |
| 致谢 | 第130页 |