【摘要】：為準(zhǔn)確把握用戶的情感需求,建立產(chǎn)品意象和用戶情感需求之間的映射關(guān)系,以電熱水壺為樣本進(jìn)行試驗,采用多維尺度分析、聚類分析等方法構(gòu)建產(chǎn)品外觀空間,并采用語義差異量表、因子分析等方法構(gòu)建產(chǎn)品多維感性語義空間。將產(chǎn)品的外觀空間和語義空間結(jié)合,利用支持向量回歸,構(gòu)建產(chǎn)品多維感性語義識別模型并加以驗證。結(jié)果表明:依據(jù)感性語義數(shù)據(jù)所建立的支持向量機語義識別模型性能良好,可運用到實際產(chǎn)品的感性語義分類預(yù)測當(dāng)中。
[Abstract]:In order to accurately grasp the emotional needs of users and establish the mapping relationship between product images and users' emotional needs, the product appearance space was constructed by using electric kettle as sample, using multi-dimensional scale analysis, clustering analysis and other methods. The semantic difference scale and factor analysis are used to construct the product multidimensional semantic space. Based on the combination of appearance space and semantic space, the multi-dimensional perceptual semantic recognition model of product is constructed and verified by using support vector regression. The results show that the support vector machine (SVM) semantic recognition model based on perceptual semantic data has good performance and can be applied to the classification and prediction of perceptual semantics of practical products.
【作者單位】： 浙江大學(xué)現(xiàn)代工業(yè)設(shè)計研究所;
【基金】：國家科技支撐計劃資助項目(2015BAH21F01)
【分類號】：TB472

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本文編號：2120375