Abstrakt. Fuzzy regressionsmodeller har ofta använts för att korrelera tekniska egenskaper med konsumenternas preferenser för en ny produkt. Baserat på modellerna kan produktutvecklare bestämma optimala tekniska egenskaper hos den nya produkten för att tillgodose konsumenternas önskemål. De har dock en gemensam begränsning eftersom de inte kan garantera att de omfattar betydande regressorer med betydande tekniska egenskaper eller betydande icke-linjära termer. Modellens generaliseringsförmåga kan minskas när alltför få betydande regressorer inkluderas och alltför många obetydliga regressorer inkluderas. I detta dokument föreslås ett framåtriktat urval baserat på fuzzy regression (FS-FR) baserat på det statistiska framåtvalet för att fastställa betydande regressorer. Efter att de betydande regressatorerna har fastställts används den suddiga regressionen för att generera de fuzzy koefficienter som tar itu med osäkerheterna på grund av fuzziness och slumpmässighet som orsakas av konsumenternas preferensutvärderingar. Den utvecklade modellen innehåller endast betydande regressorer som försöker förbättra generaliseringsförmågan. En fallstudie av en tebryggardesign visade att FS-FR kunde generera konsumentpreferensmodeller med bättre generaliseringskapacitet än de andra testade suddiga regressionerna. Även enklare modeller för konsumentpreferenser kan tillhandahållas för den nya produktutvecklingen. Nyckelord: fuzzy regression, statistik framåt val, ny produktutveckling, konsumenternas preferenser, tekniska egenskaper, te maker design, overpassing, generalization kapacitet * Motsvarande författare. Det är Kit Yan Chan. E-post: kit.chan@curtin.edu.au ; Telefonnummer är 61 8 92662945.
Kit m.fl. I REF föreslogs ett framtida urval baserat på fuzzy regression (FS-FR) för att korrelera tekniska egenskaper med konsumenternas preferenser för en ny produkt.
A forward selection based fuzzy regression for new product development that correlates engineering characteristics with consumer preferences
{'venue': 'Journal of Intelligent and Fuzzy Systems', 'journal': 'Journal of Intelligent and Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}