在人工智能AI、物聯(lián)網(wǎng)IoT、云計(jì)算等科技日趨普及、競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的商業(yè)環(huán)境中,有效的工業(yè)設(shè)計(jì)已成為企業(yè)成功的關(guān)鍵因素,如何掌握和理解用戶(hù)心理需求并快速、有效地轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)知識(shí),指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì),成為迫切需要解決的問(wèn)題。然而,用戶(hù)不再只滿(mǎn)足于功能的實(shí)現(xiàn),對(duì)產(chǎn)品提出了更高的要求,比如,體驗(yàn)、情緒等。本文圍繞情感化設(shè)計(jì)理念,對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)屬性定義、用戶(hù)情緒量化和設(shè)計(jì)知識(shí)挖掘三大關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了集成,提出了基于用戶(hù)情緒定量新工具聲學(xué)參數(shù)法的產(chǎn)品智能設(shè)計(jì)方法。首先,論文基于情感化設(shè)計(jì)、感性工學(xué)等設(shè)計(jì)方法的發(fā)展及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等科技的進(jìn)步,提出了產(chǎn)品智能設(shè)計(jì)方法。其次,針對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)屬性定義、用戶(hù)情緒量化、設(shè)計(jì)知識(shí)挖掘三大關(guān)鍵技術(shù)提出對(duì)應(yīng)的方法,規(guī)劃產(chǎn)品智能設(shè)計(jì)路線�；诳赏貙W(xué)的基元原理提出產(chǎn)品設(shè)計(jì)屬性定義新方法,定義產(chǎn)品屬性矩陣描述產(chǎn)品屬性特征;使用聲學(xué)參數(shù)法量化用戶(hù)對(duì)于產(chǎn)品的情緒,表征用戶(hù)心理需求;邏輯回歸算法處理設(shè)計(jì)數(shù)據(jù),挖掘隱性的設(shè)計(jì)知識(shí),預(yù)測(cè)有價(jià)值的產(chǎn)品屬性。最后,以白色家電滾筒洗衣機(jī)為例,驗(yàn)證了該智能設(shè)計(jì)方法的有效性�；诼晫W(xué)參數(shù)法的產(chǎn)品智能設(shè)計(jì)方法建立“聽(tīng)覺(jué)刺激—用戶(hù)情緒-產(chǎn)品形態(tài)—知識(shí)挖掘”之間的... 

【文章來(lái)源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：90 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

工業(yè)設(shè)計(jì)投入對(duì)銷(xiāo)售額增加的貢獻(xiàn)度隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能AI、物聯(lián)網(wǎng)IoT、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的概念應(yīng)運(yùn)而生，同時(shí)

圖 1.2 人工智能 AI 技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)由人類(lèi)發(fā)明，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期積累，形成一種可以承載信息的抽象模型，這個(gè)模型是各展的基礎(chǔ)[4]。在大數(shù)據(jù)的背景之下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐步發(fā)展，實(shí)現(xiàn)有效地處理大量的能，圖 1.3 展示了大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)不僅體量巨大，而且種類(lèi)繁多，在眾多，有效的數(shù)據(jù)所占據(jù)的比重較小，因此對(duì)龐大的數(shù)據(jù)而言，有效的處理方法是很重要大數(shù)據(jù)已經(jīng)應(yīng)用于各行各業(yè)，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能時(shí)代的背景下，各行各業(yè)也面臨著改是生產(chǎn)模式的改革，也是技術(shù)創(chuàng)新層面的改革。在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)、服務(wù)行業(yè)等各領(lǐng)域中決策行為是基于數(shù)據(jù)分析做出，具有合理的論證支撐，而不是像過(guò)去憑借經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)公共衛(wèi)生、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的預(yù)見(jiàn)能力也嶄露頭角。借助智能技術(shù)的更新與發(fā)設(shè)計(jì)領(lǐng)域有所轉(zhuǎn)變，“傳統(tǒng)設(shè)計(jì)”正一步步走向“智能設(shè)計(jì)”。如圖 1.4 所示，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)是一個(gè)整體，設(shè)計(jì)為市場(chǎng)提供產(chǎn)品，市場(chǎng)的銷(xiāo)售狀況為設(shè)計(jì)反饋產(chǎn)品信息，分析為設(shè)計(jì)提供依據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)體量達(dá)到一定程度時(shí)，就需要借助數(shù)據(jù)挖掘的理念進(jìn)行處理掘技術(shù)對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘用戶(hù)期望的產(chǎn)品，可為產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供更多的依據(jù)，和創(chuàng)新產(chǎn)品智能設(shè)計(jì)方法，為設(shè)計(jì)人員的系統(tǒng)化設(shè)計(jì)方法添磚加瓦，以此能產(chǎn)生良好值。

圖 1.2 人工智能 AI 技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域過(guò)長(zhǎng)期積累，形成一種可以承載信息的抽象據(jù)的背景之下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐步發(fā)展，實(shí)數(shù)據(jù)技術(shù)的特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)不僅體量巨大，而的比重較小，因此對(duì)龐大的數(shù)據(jù)而言，有效行各業(yè)，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能時(shí)代的背景下，也是技術(shù)創(chuàng)新層面的改革。在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)、分析做出，具有合理的論證支撐，而不是像領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的預(yù)見(jiàn)能力也嶄露頭角。借助“傳統(tǒng)設(shè)計(jì)”正一步步走向“智能設(shè)計(jì)”。計(jì)為市場(chǎng)提供產(chǎn)品，市場(chǎng)的銷(xiāo)售狀況為設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)體量達(dá)到一定程度時(shí)，就需要借助數(shù)據(jù)行分析，挖掘用戶(hù)期望的產(chǎn)品，可為產(chǎn)品設(shè)方法，為設(shè)計(jì)人員的系統(tǒng)化設(shè)計(jì)方法添磚加

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3601704