深圳包裝設(shè)計(jì)包裝品用戶需求信息智能獲取與合成包含用戶需求（Customer Requirements, CRs）信息模糊動(dòng)態(tài)聚類技術(shù)及模糊合成技術(shù)、基于模糊事例推理的CRs模板自動(dòng)生成技術(shù)、基于模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）的目標(biāo)市場(chǎng)確定技術(shù)深圳包裝設(shè)計(jì)。

（1）CRs信息模糊動(dòng)態(tài)聚類技術(shù)

通過(guò)Internet及其他方式獲得大量的用戶需求信息，對(duì)這些CRs信息進(jìn)行科學(xué)分析、合并、歸類，提煉出能夠代表這些CRs信息的具體用戶需求，并采用樹枝形結(jié)構(gòu)來(lái)描述，使用戶需求體系清晰明確。歸類方法可用傳統(tǒng)的關(guān)鍵路徑法對(duì)用戶需求逐級(jí)分類；也可運(yùn)用模糊動(dòng)態(tài)分類技術(shù)對(duì)用戶需求進(jìn)行分類，把用戶需求分類置于數(shù)量化的處理基礎(chǔ)之上，將會(huì)更加科學(xué)、合理。

（2）CRs模糊合成技術(shù)

用戶在表達(dá)需求時(shí)往往使用自然語(yǔ)言進(jìn)行大致、定性的描述。在表達(dá)需求權(quán)重時(shí)常用很重要、重要、不重要等語(yǔ)言，這些語(yǔ)言具有模糊化和語(yǔ)言化的特點(diǎn)。通過(guò)Internet所獲得的用戶需求同樣也具有語(yǔ)言化、模糊化的特點(diǎn)。因此，需要運(yùn)用模糊集理論對(duì)CRs進(jìn)行建模。CRs模糊合成主要是考慮各用戶需求的初始權(quán)重及其覆蓋率，采用模糊運(yùn)算，對(duì)所有用戶需求報(bào)告中的用戶需求模糊權(quán)重進(jìn)行綜合，形成能代表目標(biāo)市場(chǎng)中全體被調(diào)查用戶觀點(diǎn)的綜合權(quán)重，作為最終確定的總的CRs報(bào)告中所包含需求項(xiàng)及其權(quán)重的依據(jù)。

（3）基于模糊事例推理的CRs模板自動(dòng)生成技術(shù)

在對(duì)用戶需求進(jìn)行分析和綜合過(guò)程中，需要知識(shí)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的支持，對(duì)輸入的CRs信息進(jìn)行推理和判斷，對(duì)于改進(jìn)包裝品和新包裝品應(yīng)采用不同的處理策略，產(chǎn)生一個(gè)初始的CRs模板框架，作為進(jìn)一步編輯和完善CRs文檔的參考模板。基于事例的推理（Case-Based Reasoning, CBR）是人工智能中一種重要的推理模式，它將以往的事例按照一定的方式組織起來(lái)，存放于Case庫(kù)中，在新問(wèn)題出現(xiàn)以后，即檢索出相關(guān)事例，當(dāng)被檢索出的相關(guān)事例與相關(guān)問(wèn)題不完全一致時(shí)，就需要對(duì)舊的事例進(jìn)行修改，使其適合新的問(wèn)題，得出新問(wèn)題的解。CBR推理過(guò)程類似人類的經(jīng)驗(yàn)推理，具有模糊性和啟發(fā)性。為此，將模糊集與CBR結(jié)合，提出模糊CBR模型（FCBR）用于CRs模板的自動(dòng)生成。

（4）基于模糊C均值的目標(biāo)市場(chǎng)確定技術(shù)

包裝企業(yè)在新包裝品開發(fā)以前，應(yīng)先確定所開發(fā)的包裝品要滿足的目標(biāo)市場(chǎng)，深圳包裝設(shè)計(jì)并針對(duì)不同的目標(biāo)市場(chǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)不同的開發(fā)策略。因?yàn)橥ㄟ^(guò)Internet及其他方式獲得的用戶需求可能來(lái)自許多不同的目標(biāo)市場(chǎng)，所以用戶對(duì)包裝品的需求是有差別的，而這種差別信息也包含在獲得的用戶需求報(bào)告中。因此，可利用FCM方法對(duì)這些需求報(bào)告進(jìn)行處理，確定用戶需求報(bào)告所屬的目標(biāo)市場(chǎng)，然后針對(duì)每個(gè)目標(biāo)市場(chǎng)確定相應(yīng)的開發(fā)策略深圳包裝設(shè)計(jì)。

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