【摘 要】
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为有效获取概念设计中的感性信息,提出了一种基于粗糙集的感性知识关联规则挖掘方法。首先,在用户进行感性调查与产品造型特征组合评价的基础上,运用统计学方法,生成一个由感
【机 构】
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浙江大学计算机学院现代工业设计研究所
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为有效获取概念设计中的感性信息,提出了一种基于粗糙集的感性知识关联规则挖掘方法。首先,在用户进行感性调查与产品造型特征组合评价的基础上,运用统计学方法,生成一个由感性词汇索引的决策表;其次,通过粗糙集理论对相关属性进行约简,以提取对相应感性评价贡献较大的造型特征;再次,进一步构造出基于粗糙集的关联运算法则及规则合并,以缩小决策表规模。最终得到了关键特征对感性描述的强关联规则集,并以此引导概念设计定位和开发。实例证明,该方法在手机产品的感性知识关联规则挖掘中得到了较好的应用。
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