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基于感性工学的旗帜广告设计优化

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景第11-14页
        1.1.1 网络广告具有商业发展价值第11-13页
        1.1.2 感性工学成为现代设计的发展趋势第13-14页
    1.2 研究目的和意义第14-15页
    1.3 研究内容与方法第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 论文框架第16-18页
第2章 文献综述与相关理论第18-30页
    2.1 文献综述第18-20页
        2.1.1 国外文献综述第18-19页
        2.1.2 国内文献综述第19-20页
    2.2 网络广告和旗帜广告分类概述第20-22页
        2.2.1 网络广告分类概述第20-21页
        2.2.2 旗帜广告分类概述第21-22页
    2.3 语义差异法及意象尺度法第22-23页
        2.3.1 语义差分法第22页
        2.3.2 意象尺度法第22-23页
    2.4 统计分析方法第23-27页
        2.4.1 多维尺度分析第23-24页
        2.4.2 聚类分析第24-25页
        2.4.3 因子分析第25页
        2.4.4 数量化Ⅰ类思想第25-26页
        2.4.5 多元回归分析第26-27页
    2.5 建模求解方法第27-30页
        2.5.1 神经网络建模概述第27-28页
        2.5.2 遗传算法优化概述第28-30页
第3章 旗帜广告设计要素的确定及原型构建第30-39页
    3.1 旗帜广告设计要素的选取第30-35页
        3.1.1 旗帜广告设计要素的确定方法第30-32页
        3.1.2 设计要素的选取第32-35页
    3.2 旗帜广告原型构建第35-38页
    3.3 本章小结第38-39页
第4章 旗帜广告感觉特性评价量表构建第39-54页
    4.1 代表性广告的选取第39-42页
        4.1.1 距离矩阵的建立第39-41页
        4.1.2 聚类分析第41-42页
    4.2 感觉特性代表性意象词对的选取第42-44页
        4.2.1 初始意象词对收集第42-43页
        4.2.2 代表性意象词对的筛选第43-44页
    4.3 问卷设计及数据收集第44页
    4.4 旗帜广告感觉特性评价量表的建立第44-53页
        4.4.1 各意象词对与总体相关系数分析第44-45页
        4.4.2 项目分析独立样本T检验第45-47页
        4.4.3 因子分析第47-50页
        4.4.4 量表的信度与效度第50-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 旗帜广告用户偏好模型构建第54-64页
    5.1 用户偏好与单个意象词对关系模型构建第54-61页
        5.1.1 BP神经网络结构参数设计第54-57页
        5.1.2 BP神经网络模型构建第57-59页
        5.1.3 模型验证第59-61页
    5.2 用户偏好与潜在需求因子关系模型构建第61-63页
    5.3 本章小结第63-64页
第6章 旗帜广告设计要素与感知评价模型构建第64-80页
    6.1 广告设计要素与意象词对关系模型构建第64-72页
        6.1.1 基于数量化Ⅰ类理论的关系模型构建第64-70页
        6.1.2 模型验证第70-72页
    6.2 广告设计要素与用户偏好关系模型构建及优化第72-79页
        6.2.1 基于数量化Ⅰ类理论的关系模型构建第72-75页
        6.2.2 遗传算法优化设计第75-78页
        6.2.3 模型验证第78-79页
    6.3 本章小结第79-80页
第7章 总结与展望第80-82页
    7.1 论文的主要工作第80页
    7.2 论文的创新点第80-81页
    7.3 研究不足及展望第81-82页
参考文献第82-86页
致谢第86-87页
附录第87-101页
    附录A 代表性广告选取调查问卷(部分)第87-88页
    附录B 旗帜广告感觉特性调查问卷(部分)第88-89页
    附录C 其他评价词对与设计变量关系第89-101页
附件第101页

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