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面向感性设计的数据挖掘模型与应用

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-11页
   ·研究背景第8页
   ·研究动机第8-9页
   ·研究目的和范围第9-10页
   ·论文的组织结构第10-11页
第二章 相关理论及文献综述第11-23页
   ·“感性设计”的提出第11-12页
     ·未来产品的顾客需求第11-12页
     ·“感性设计”的提出第12页
   ·感性设计的理论背景第12-15页
     ·诺曼的情感设计理论第12-13页
     ·卡诺模型第13-15页
   ·什么是感性第15-18页
     ·基本概念第15页
     ·感性认识第15-16页
     ·“感性”是人的本性第16页
     ·感性的层次性第16-17页
     ·感性与感性设计第17-18页
   ·感性工学理论体系第18-20页
     ·感性工学的历史第18页
     ·感性工学的概念第18页
     ·感性的度量方法第18-19页
     ·感性工学的分类第19-20页
   ·感性设计相关研究方法综述第20-23页
第三章 感性设计的问题阐述第23-26页
   ·产品生态系统第23页
   ·感性设计的一般过程第23-25页
     ·顾客感性需求的获取第24页
     ·顾客感性需求的分析第24页
     ·顾客感性需求的实施第24-25页
   ·问题描述第25-26页
第四章 感性挖掘模型第26-32页
   ·感性数据库构建第27-29页
     ·感性词汇的收集第27页
     ·感性工学词汇的确定第27-28页
     ·重要设计元素的确定第28页
     ·构建交易数据库第28-29页
   ·感性挖掘第29-31页
     ·关联规则挖掘第29-30页
     ·Apriori 算法第30-31页
   ·优度评估第31页
   ·规则提炼与陈述第31-32页
第五章 基于推断效应的关联规则提炼方法第32-45页
   ·背景知识——联合分析法第32-35页
     ·联合分析法的基本思想第32页
     ·联合分析法的基本假定第32页
     ·联合分析法的主要步骤第32-35页
     ·联合分析法的软件化过程第35页
   ·关联规则的优度评估第35-36页
     ·优度评估的角度第35-36页
     ·细分市场水平的优度评估第36页
   ·原始的优度评估方法第36-38页
     ·优度指数(goodeness index)第36-37页
     ·实际效用和期望效用的计算方法第37-38页
   ·原始优度评估方法的缺点第38-40页
     ·关于优度指数第38-40页
     ·关于实际效用和期望效用的计算方法第40页
   ·新的优度评估方法的提出第40-45页
     ·对实际效用和期望效用原始计算方法的改进第40-41页
     ·新的优度评估方法的提出第41-43页
     ·推断效应第43-45页
第六章 应用案例分析第45-64页
   ·原始数据的获取第45-46页
     ·沃尔沃公司简介第45页
     ·数据的来源第45-46页
   ·交易数据的构建第46-50页
     ·感性工学词汇和重要设计元素的确定第46-49页
     ·交易数据库的构建第49-50页
   ·关联规则挖掘第50-57页
     ·“search for”的设置第50-51页
     ·“search by”的设置第51-52页
     ·“Filter out”的设置第52-53页
     ·其它参数的设置第53-54页
     ·关联规则挖掘第54-57页
   ·优度评估第57-63页
     ·感性工学词汇的分值效用第57-59页
     ·设计元素的分值效用第59-60页
     ·各个分值效用数值的无量纲化第60-61页
     ·规则的推断效用第61-63页
   ·规则的提炼第63-64页
第七章 结论第64-66页
   ·结论第64页
   ·贡献第64-65页
   ·局限性和未来的工作第65-66页
参考文献第66-72页
致谢第72页

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