發(fā)布時間：2017-09-26 18:32

  本文關鍵詞：基于潛在語義分析和感性工學的用戶需求匹配

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【摘要】：為了更加精確地滿足用戶需求并提高設計精度,結(jié)合潛在語義分析(LSA)和感性工學(KE),提出基于潛在語義分析和感性工學(LSA-KE)的用戶需求匹配方法.通過構建RKE模型,獲得感性詞匯對和設計元素權重;使用RKE模型構建LSA-KE語義空間和計算設計方案的感性值,通過用戶調(diào)查獲得用戶需求感性值;使用感性工學和LSA-KE語義空間匹配用戶需求和設計方案,并與匹配結(jié)果進行對比.以機床造型設計為案例對該方法進行描述,結(jié)果表明該方法能明顯提高用戶匹配精度.
【作者單位】： 貴州大學現(xiàn)代制造技術教育部重點實驗室;貴州大學機械工程學院;
【關鍵詞】： 用戶需求 潛在語義分析 感性工學 數(shù)控機床造型設計
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51475097,51465007) 國家“十一五”科技支撐計劃資助項目(2014BAH05F01)
【分類號】：TG659;TB472
【正文快照】： 隨著用戶對產(chǎn)品需求變得更多樣化和個性化,設計師和企業(yè)越來越難以把握用戶需求,因此如何有效獲取和理解用戶需求,并與產(chǎn)品設計相匹配是現(xiàn)階段產(chǎn)品設計面臨的一個重要問題,也是國內(nèi)外研究的熱點和難點.在用戶需求匹配的相關研究中都是結(jié)合2種或2種以上的設計方法進行研究.其中，

本文編號：925077