A two-phase hybrid product design algorithm using learning vector quantization, design of experiments, and adaptive neuro-fuzzy interface systems to optimize geometric form in view of customers’ opinions
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important characteristics of a modern product is the extent to which it meets the needs of customers to gain market share. The conceptual design methods of products based on customer requirements are often feature-based, in which several features are identified between different types of a product. According to customer demands, these features are tuned and the closest is selected as the optimum. The great variety of features of a present-day product can often make this difficult because finding these common features is very complicated or even impossible. To solve this problem, choosing the optimal design is divided into two phases: In the first phase, the main product is divided into some basic categories and according to the customers' opinion, one is selected as the category. In the second phase, the selection of common geometrical features between the members of the winning category is made. Then, the optimization process is done based on customer rating and the closest design to the mentioned rating is selected. The house light switch is used as a case study and the proposed algorithm is implemented on it. High customer satisfaction with the optimized final design, high response rate to survey forms, and the low number of incompatible data, all, indicate the suitability of the proposed algorithm with human interface characteristics, simplicity and efficiency in adapting the product to the customers' view. This method can be used for other industrial products and even for non-industrial products or services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».