2.3.1　基于D-S的客户需求重要度确定

在质量屋的构建过程中，确定客户需求重要度是QFD过程中的一个关键步骤，同时为了使产品具有更大的竞争优势，所设计规划的产品必须体现其所面向的特定客户需求群的需求。为此，本节以获得的细分客户需求群为基础，确定质量屋中的客户需求重要度。

假设从企业产品的某一客户群中选择C个客户（CUS₁，CUS₂，…，CUS_C），每个客户对企业的重要性为η_k且满足，则由上述客户对该质量屋中的客户需求CR={CR₁，CR₂，…，CR_m}进行协助评价以推理确定其重要度。应用D-S理论确定客户需求重要度w={w_1，w₂，…，w_m}的步骤如下。

步骤1　设定辨识框架。将客户需求CR₁，CR₂，…，CR_m看作该推理过程的证据，将设定的评价等级G={G₁，G₂，G₃，G₄，G₅}={极重要，重要，一般重要，稍微重要，不重要}看作辨识框架，并以数值标度简记为G={G₁，G₂，G₃，G₄，G₅}={8，6，4，2，0}。

步骤2　建立证据信念结构。按照2.2.2节的评价信息转化规则，获得客户需求群对各项客户需求的评价信息集，k=1，2，…，C，i=1，2，…，m，并由此建立客户需求重要度评价的证据信念结构：，即，d=1，2，3，4，5}，其中表示客户CUS_k将客户需求项CR_i评价为G_d的信念度。

步骤3　计算团队信念度。根据客户需求的证据信念结构，得到客户需求群对客户需求项CR_i的团队信念度。

步骤4　构造概率分配函数。对于第j个证据CR_j，可根据式（2-15）和式（2-16）得到其基本概率分配函数m_j，d、m_j，G，按此计算方法构造得到所有客户需求项的基本概率分配函数。

步骤5　证据的融合。按照2.2.3节的证据推理递归算法，将m个独立证据的概率分配函数进行融合，得到综合后的信念度和。

步骤6　计算客户需求重要度。按式（2-26）计算客户群对CR_i的评价期望效用值Z（CR_i），经规范化处理后得到客户需求重要度