| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 注释表 | 第15-17页 |
| 缩略词 | 第17-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-27页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第18页 |
| 1.2 基于感官的设计研究与设计评估发展 | 第18-20页 |
| 1.3 产品设计综合评估方法的研究现状与发展 | 第20-24页 |
| 1.3.1 多属性综合评估方法的研究及其在产品设计中的应用 | 第20-21页 |
| 1.3.2 产品设计评估指标体系的应用与研究 | 第21-23页 |
| 1.3.3 眼动跟踪技术在产品设计评估中的应用与研究 | 第23-24页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第24-26页 |
| 1.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第二章 多维感官的评估信息采集与预处理方法研究 | 第27-43页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 评估信息采集初始模型的构建 | 第27-30页 |
| 2.2.1 多维感官评估初始指标体系的构建 | 第28-29页 |
| 2.2.2 基于多维感官的产品设计评估信息特点 | 第29-30页 |
| 2.3 评估信息预处理模型的构建 | 第30-37页 |
| 2.3.1 初始评估信息形式的一致化处理方法 | 第31-33页 |
| 2.3.2 评估信息粒度的优选与一致化算法 | 第33-37页 |
| 2.4 产品设计评估中信息预处理模型的应用 | 第37-42页 |
| 2.4.1 多维感官评估信息的采集 | 第37-39页 |
| 2.4.2 评估信息预处理模型的应用 | 第39-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于多维感官的产品设计评估指标约简方法研究 | 第43-59页 |
| 3.1 引言 | 第43页 |
| 3.2 现有评估指标约简的方法与分析 | 第43-46页 |
| 3.3 多维感官产品设计评估指标的粗糙集约简方法 | 第46-51页 |
| 3.3.1 基于二元组实数的感官评估信息离散化方法 | 第46-48页 |
| 3.3.2 决策表分辨矩阵的定义与运算 | 第48-50页 |
| 3.3.3 基于穷尽算法的多维感官产品设计评估决策表的约简 | 第50-51页 |
| 3.4 评估指标二元组－粗糙集约简模型的应用 | 第51-55页 |
| 3.4.1 二元组评估信息的离散化 | 第51-53页 |
| 3.4.2 多维感官产品设计评估指标的约简 | 第53-55页 |
| 3.5 社区公共信息服务设施设计的多维感官评估指标体系 | 第55-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 基于多维感官的产品设计评估中感官智能评估方法 | 第59-78页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 混合神经网络评估方法简介 | 第59-65页 |
| 4.2.1 人工神经网络相关知识 | 第60-62页 |
| 4.2.2 遗传算法相关知识 | 第62-63页 |
| 4.2.3 灰色系统理论相关知识 | 第63-65页 |
| 4.3 GA-BP模型的建立与应用分析 | 第65-69页 |
| 4.3.1 智能感官评估GA-BP模型的建立 | 第66-69页 |
| 4.3.2 GA-BP_vision模型的分析 | 第69页 |
| 4.4 GY-BP模型的建立与应用分析 | 第69-71页 |
| 4.4.1 智能感官评估GY-BP模型的建立 | 第70-71页 |
| 4.4.2 GY-BP_vision模型的分析 | 第71页 |
| 4.5 GY-GA-BP模型的建立与应用分析 | 第71-76页 |
| 4.5.1 智能感官评估GY-GA-BP模型的建立 | 第72-73页 |
| 4.5.2 GY-GA-BP_vision模型的分析 | 第73-75页 |
| 4.5.3 二元组－粗糙集约简模型的GY-GA-BP模型检验 | 第75-76页 |
| 4.6 本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 产品设计评估中眼动跟踪技术的应用研究 | 第78-103页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 基于多维感官的产品设计评估眼动跟踪实验设计 | 第78-85页 |
| 5.2.1 眼动仪测试实验样本容量的确定 | 第79页 |
| 5.2.2 眼动仪测试的实验装置和材料 | 第79-81页 |
| 5.2.3 多维感官产品设计评估调查问卷的设计 | 第81-82页 |
| 5.2.4 眼动跟踪实验流程 | 第82-83页 |
| 5.2.5 眼动仪测试实验分析指标 | 第83-85页 |
| 5.3 眼动仪测试数据的统计分析 | 第85-98页 |
| 5.3.1 影响眼动仪测试指标的多因素综合分析 | 第85-88页 |
| 5.3.2 分组因素对眼动仪测试观测指标KPI的影响分析 | 第88-90页 |
| 5.3.3 环境因素对眼动仪测试观测指标KPI的影响分析 | 第90-94页 |
| 5.3.4 方案因素对眼动仪测试观测指标KPI的影响分析 | 第94-98页 |
| 5.4 多维感官产品设计综合评估调查问卷的智能评估分析 | 第98-101页 |
| 5.4.1 多维感官产品设计综合评估调查问卷的数据整理 | 第98-99页 |
| 5.4.2 基于GY-GA-BP模型的调查问卷数据分析 | 第99-101页 |
| 5.5 本章小结 | 第101-103页 |
| 第六章 基于多维感官的产品设计评估集成方法研究 | 第103-122页 |
| 6.1 引言 | 第103页 |
| 6.2 基于多维感官的产品设计评估中感官权重的确定方法 | 第103-111页 |
| 6.2.1 权重的分类及其特点 | 第103-104页 |
| 6.2.2 经典AHP权重确定方法 | 第104-106页 |
| 6.2.3 基于语言评价的L-AHP权重确定方法 | 第106-111页 |
| 6.3 基于多维感官的产品设计评估集成模型的构建 | 第111-113页 |
| 6.3.1 常用评估集成模型构建方法 | 第111-112页 |
| 6.3.2 基于多维感官的产品设计TOPSIS评估集成方法 | 第112-113页 |
| 6.4 产品设计TOPSIS评估集成模型的应用 | 第113-120页 |
| 6.4.1 多维感官的智能感官评估结果 | 第114-116页 |
| 6.4.2 产品设计评估中多维感官权重的求取 | 第116-118页 |
| 6.4.3 基于多维感官的产品设计评估集成 | 第118-119页 |
| 6.4.4 基于多维感官的产品设计评估集成结果的分析 | 第119-120页 |
| 6.5 本章小结 | 第120-122页 |
| 第七章 总结与展望 | 第122-125页 |
| 7.1 本文的主要工作与结论 | 第122-124页 |
| 7.2 论文的创新点 | 第124页 |
| 7.3 工作展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第138-140页 |
| 附录 | 第140-143页 |
