| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.1 感性工学是现代产品设计及优化的主要手段 | 第13页 |
| 1.1.2 感性工学应用于网页设计的重要性 | 第13-14页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第14页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 技术路线和文章结构 | 第16-19页 |
| 1.4.1 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.4.2 文章结构 | 第17-19页 |
| 第2章 相关研究文献综述 | 第19-31页 |
| 2.1 文献检索情况 | 第19-21页 |
| 2.1.1 检索范围分析 | 第19页 |
| 2.1.2 相关文献检索情况 | 第19-20页 |
| 2.1.3 学术趋势分析 | 第20-21页 |
| 2.2 关于感性工学的研究 | 第21-25页 |
| 2.2.1 感性工学概述 | 第21-22页 |
| 2.2.2 感性工学研究进展 | 第22-25页 |
| 2.2.3 感性测量方法 | 第25页 |
| 2.3 关于网页界面设计的研究 | 第25-27页 |
| 2.3.1 网页界面设计概述 | 第25-26页 |
| 2.3.2 网页界面设计研究进展 | 第26-27页 |
| 2.4 文献评述 | 第27-29页 |
| 2.4.1 已有研究的贡献 | 第27-28页 |
| 2.4.2 已有研究的不足 | 第28页 |
| 2.4.3 已有研究对本研究的启示 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 代表性感觉意象词对的确定及网页原型设计 | 第31-53页 |
| 3.1 网页界面设计要素的提取 | 第31-33页 |
| 3.1.1 网页的收集 | 第31页 |
| 3.1.2 网页界面设计要素的确定 | 第31-33页 |
| 3.2 影响用户感性认知的网页界面设计要素的提取 | 第33-38页 |
| 3.2.1 眼动实验及现场访谈 | 第33-35页 |
| 3.2.2 影响用户感性认知的网页界面设计要素的初选 | 第35-38页 |
| 3.2.3 影响用户感性认知的网页界面设计要素的确定 | 第38页 |
| 3.3 代表性网页的选择 | 第38-42页 |
| 3.3.1 网页的编码 | 第38页 |
| 3.3.2 聚类分析 | 第38-42页 |
| 3.4 代表性感觉意象词对的确定 | 第42-49页 |
| 3.4.1 感觉意象词对的收集 | 第42-44页 |
| 3.4.2 感觉意象词对的确定 | 第44-49页 |
| 3.5 网页原型设计 | 第49-51页 |
| 3.5.1 正交试验设计 | 第49-50页 |
| 3.5.2 网页界面设计要素正交组合 | 第50-51页 |
| 3.5.3 网页原型制作 | 第51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 用户偏好、眼动指标、网页界面设计要素关系分析 | 第53-65页 |
| 4.1 感性测量实验 | 第53-57页 |
| 4.1.1 实验目的 | 第53页 |
| 4.1.2 实验被试 | 第53页 |
| 4.1.3 实验仪器和材料 | 第53-56页 |
| 4.1.4 实验程序 | 第56-57页 |
| 4.2 数据的收集与处理 | 第57-58页 |
| 4.2.1 数据的收集 | 第57-58页 |
| 4.2.2 数据的处理 | 第58页 |
| 4.3 用户偏好与眼动指标关系分析 | 第58-59页 |
| 4.3.1 影响用户偏好的眼动指标 | 第58-59页 |
| 4.3.2 眼动指标与用户偏好的关系 | 第59页 |
| 4.4 网页界面设计要素与眼动指标关系分析 | 第59-63页 |
| 4.4.1 设计要素与眼动指标关系模型 | 第60-63页 |
| 4.4.2 回归模型检验 | 第63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 考虑用户偏好的网页界面优化设计 | 第65-75页 |
| 5.1 BP神经网络设计基础 | 第65-68页 |
| 5.1.1 训练样本集的设计 | 第65-66页 |
| 5.1.2 隐层结构设计 | 第66-67页 |
| 5.1.3 BP神经网络流程图 | 第67-68页 |
| 5.2 网页界面设计要素与用户偏好的BP神经网络模型构建 | 第68-70页 |
| 5.2.1 输入向量与输出向量设计 | 第68页 |
| 5.2.2 BP神经网络设计 | 第68-69页 |
| 5.2.3 BP神经网络模型构建 | 第69页 |
| 5.2.4 BP神经网络模型验证 | 第69-70页 |
| 5.3 网页界面优化模型的构建 | 第70-71页 |
| 5.3.1 定义决策变量 | 第70页 |
| 5.3.2 目标函数构建 | 第70-71页 |
| 5.3.3 约束函数选取 | 第71页 |
| 5.3.4 网页界面优化模型 | 第71页 |
| 5.4 BP神经网络与遗传算法的集成算法设计 | 第71-74页 |
| 5.4.1 决策变量编码规则 | 第71-72页 |
| 5.4.2 遗传算法设计 | 第72页 |
| 5.4.3 BP神经网络与遗传算法的集成算法设计及运行 | 第72-73页 |
| 5.4.4 网页界面优化设计结果的验证及分析 | 第73-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 本论文的主要结论 | 第75页 |
| 6.2 本论文的创新点 | 第75-76页 |
| 6.3 研究不足及展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第85-87页 |
| 附录 | 第87-98页 |
| 附录A 初始感觉意象词对筛选调查问卷 | 第87-88页 |
| 附录B 语义差异调查问卷示例 | 第88-89页 |
| 附录C 偏最小二乘回归模型建立程序代码 | 第89-91页 |
| 附录D 偏最小二乘回归模型验证程序代码 | 第91-92页 |
| 附录E BP神经网络程序代码 | 第92-94页 |
| 附录F 适应度计算函数M文件 | 第94-96页 |
| 附录G 初始种群的MATLAB程序代码 | 第96-97页 |
| 附录H BP神经网络与遗传算法的集成算法程序代码 | 第97-98页 |
