| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·感性工学成为现代设计的发展趋势 | 第11页 |
| ·感性工学应用于手机设计的重要性 | 第11-13页 |
| ·研究目的和意义 | 第13-14页 |
| ·研究内容与方法 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·研究方法 | 第15页 |
| ·论文框架 | 第15-17页 |
| 第2章 文献综述与相关理论 | 第17-28页 |
| ·文献综述 | 第17-21页 |
| ·国外文献综述 | 第17-18页 |
| ·国内文献综述 | 第18-21页 |
| ·感性工学含义及分类 | 第21-23页 |
| ·感性工学含义及应用 | 第21-22页 |
| ·感性工学分类 | 第22-23页 |
| ·语义差异法及意象尺度法 | 第23-24页 |
| ·语义差分法 | 第23-24页 |
| ·意象尺度法 | 第24页 |
| ·统计分析方法 | 第24-26页 |
| ·多维尺度分析 | 第24-25页 |
| ·聚类分析 | 第25-26页 |
| ·尺寸标注法 | 第26页 |
| ·建模求解方法 | 第26-28页 |
| ·神经网络 | 第26-27页 |
| ·遗传算法 | 第27-28页 |
| 第3章 手机造型要素确定及3D造型构建 | 第28-39页 |
| ·手机造型设计变量选取 | 第28-33页 |
| ·手机造型设计变量确定方法 | 第28页 |
| ·手机尺寸要素标注与离散变量选取 | 第28-31页 |
| ·确定设计变量取值范围 | 第31-33页 |
| ·代表性3D手机造型的选取 | 第33-37页 |
| ·3D手机造型构建 | 第33页 |
| ·代表性3D手机造型选取 | 第33-37页 |
| ·代表性意象词对选取 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于神经网络的手机造型顾客偏好模型构建 | 第39-56页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·BP神经网络设计基础 | 第39-43页 |
| ·信息容量与训练样本基础 | 第39页 |
| ·训练样本集的设计 | 第39-41页 |
| ·隐层结构设计 | 第41页 |
| ·网络训练与测试 | 第41页 |
| ·BP神经网络流程图 | 第41-43页 |
| ·问卷设计及数据收集 | 第43页 |
| ·意象与用户偏好神经网络模型构建 | 第43-49页 |
| ·输入向量与目标向量设计 | 第43页 |
| ·BP网络结构参数设计 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络模型构建 | 第44-47页 |
| ·BP神经网络模型验证 | 第47-49页 |
| ·设计变量与意象及偏好的神经网络模型构建 | 第49-55页 |
| ·神经网络输入与输出向量设计 | 第49页 |
| ·BP网络设计 | 第49-50页 |
| ·BP神经网络模型构建 | 第50-52页 |
| ·BP神经网络模型验证 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 遗传算法与神经网络集成优化手机造型 | 第56-72页 |
| ·遗传算法设计基础 | 第56-60页 |
| ·遗传算法相关术语 | 第56-57页 |
| ·遗传算法的求解过程 | 第57-60页 |
| ·手机造型优化模型构建 | 第60-63页 |
| ·定义决策变量 | 第60-61页 |
| ·目标函数构建 | 第61页 |
| ·约束函数选取 | 第61-62页 |
| ·手机造型优化模型 | 第62-63页 |
| ·遗传算法与神经网络集成算法设计 | 第63-68页 |
| ·决策变量编码规则 | 第63-65页 |
| ·基于神经网络的适应值计算函数 | 第65-66页 |
| ·遗传算法设计 | 第66-67页 |
| ·遗传算法与神经网络集成优化设计 | 第67-68页 |
| ·最优3D模型构建及结论验证 | 第68-71页 |
| ·最优三维手机造型设计 | 第68-69页 |
| ·造型优化模型算法验证 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·本文的主要工作 | 第72页 |
| ·本文的创新点 | 第72-73页 |
| ·研究不足及展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附录 | 第79-85页 |
| 附录A 初步构建的40款3D手机造型 | 第79-80页 |
| 附录B 手机造型的感觉特性调查问卷(部分) | 第80-81页 |
| 附录C 设计变量与意象偏好的神经网络模型权值 | 第81-83页 |
| 附录D 神经网络与遗传算法集成优化MATLAB代码 | 第83-85页 |