基于用户感性意象的PEIE系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·产品设计的感性研究趋势 | 第9-12页 |
| ·文献综述 | 第12-13页 |
| ·小结 | 第13-14页 |
| ·研究的内容与意义 | 第14页 |
| ·主要研究内容 | 第14页 |
| ·PFIE系统的提出及其意义 | 第14页 |
| ·研究的方法与框架 | 第14-16页 |
| 第二章 产品形态与用户感性意象的关联性研究 | 第16-35页 |
| ·产品形态的概念及其基本要素 | 第16-19页 |
| ·产品形态的定义 | 第16-17页 |
| ·产品形态的基本要素 | 第17-18页 |
| ·产品形态的类别 | 第18-19页 |
| ·用户对产品形态的认知 | 第19-22页 |
| ·人的感觉与知觉 | 第19-20页 |
| ·知觉处理过程 | 第20-21页 |
| ·用户对产品形态的认知模式 | 第21-22页 |
| ·用户感性意象的剖析 | 第22-27页 |
| ·感性意象的概念 | 第22-23页 |
| ·用户感性意象的形成 | 第23-26页 |
| ·影响用户感性意象的因素 | 第26-27页 |
| ·基于用户感性意象的产品形态设计 | 第27-35页 |
| ·产品形态的信息功能 | 第28-29页 |
| ·产品形态的语义表达 | 第29-30页 |
| ·产品形态语义的编码与解码 | 第30页 |
| ·基于用户感性意象的产品形态语义编码规则 | 第30-35页 |
| 第三章 基于用户感性意象的PFIE系统框架构建 | 第35-52页 |
| ·基于用户感性意象的PFIE系统的提出 | 第35-36页 |
| ·构建PFIE系统的基本思路 | 第36-40页 |
| ·感性工学是构建PFIE系统的指导思想 | 第36-38页 |
| ·人工智能是构建PFIE系统的技术手段 | 第38-39页 |
| ·智能评估是构建PFIE系统的最佳切入点 | 第39页 |
| ·构建PFIE系统的关键点 | 第39-40页 |
| ·基于用户感性意象的PFIE系统模型 | 第40-42页 |
| ·应用PFIE系统的方法与技术 | 第42-47页 |
| ·感性信息调查方法 | 第42-43页 |
| ·感性信息统计方法 | 第43-44页 |
| ·智能平台搭建技术 | 第44-47页 |
| ·应用PFIE系统的程序和步骤 | 第47-49页 |
| ·PFIE系统的定位 | 第49-52页 |
| ·PFIE系统的过程定位 | 第49-51页 |
| ·PFIE系统的功能定位 | 第51-52页 |
| 第四章 PFIE系统的实践例证 | 第52-67页 |
| ·目标产品的感性意象调研 | 第52-56页 |
| ·确定目标产品 | 第52-53页 |
| ·样本产品图片收集与筛选 | 第53-54页 |
| ·问卷调查与感性信息收集 | 第54页 |
| ·选取代表性的意象词汇 | 第54页 |
| ·意象尺度调查 | 第54-56页 |
| ·形态要素与感性意象的关系建立 | 第56-58页 |
| ·形态设计要素分析与参数选取 | 第56页 |
| ·建立感性意象数据库和形态参数数据库 | 第56-58页 |
| ·智能评估层的技术构架 | 第58-62页 |
| ·选择监督式BP神经网络 | 第58-59页 |
| ·监督式BP神经网络的结构 | 第59-60页 |
| ·监督式BP神经网络的设计 | 第60-61页 |
| ·监督式BP神经网络的训练 | 第61-62页 |
| ·设计应用 | 第62-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 结语 | 第67-69页 |
| 本研究的可行性 | 第67页 |
| 本研究的局限性 | 第67-68页 |
| 对后续研究的建议 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第74页 |
