论文研究基于DSM和GA的消费者感性需求聚类.pdf

为了实现对消费者复杂的感性需求降维，提出了一种基于设计结构矩阵（designstructurematrix，DSM）和遗传算法（geneticalgorithms，GA）的消费者感性需求聚类方法。通过分析消费者感性需求的特点，以DSM模型建立感性需求之间的关系矩阵，通过行列元素变换实现聚类操作。在对感性需求DSM模型染色体编码的基础上构建了适应度函数，以遗传操作的方式寻找最优感性需求聚类方案。最后以电动滑板车的消费者感性需求聚类为例，验证了所提方法的有效性。结果表明，该方法能够提高消费者感性需求聚类的效率和聚类水平。