基于粗糙集的感性知识关联规则挖掘研究

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。