伴随着紧张的工作和生活节奏,产品更新迭代也在不断加快,同类产品间的竞争日趋激烈,用户对情感方面的需求越来越重视,仅凭产品功能的满足很难在用户的选择中占据优势,因此产品的情感化设计成为产品设计的研究重点。色彩作为产品与用户视觉交互的重要途径,深刻地影响着产品和用户之间的情感交流,也是左右用户情感决策的重要方面,科学合理的产品色彩情感化设计是最终产品设计成功的关键之一。准确获取及量化用户对产品的色彩情感意象是产品色彩情感化设计的核心步骤,然而目前对用户情感的量化主要还是通过用户的主观表达和评价来获取,缺少客观数据的支撑,难以挖掘用户内隐性情感认知机制。因此本研究结合脑电测量技术和随机森林算法,探索产品色彩要素、脑电信号以及用户情感评价间的映射关系,深入揭示用户内在情感认知机制。本研究以手电钻产品的色彩设计为例,验证论文所提方法的可靠性与准确性。具体研究内容如下:（1）基于脑电技术的产品色彩情感量化实验。首先基于产品色彩设计要素选择色系和色相关系作为样本的色彩变量,并通过美度原则进行排序筛选,构建实验样本集作为被试情感变化的刺激材料。然后运用脑电技术采集被试观察实验样本时的脑电信号,获取与被试情感状态相关的客观生理数据。（2）实验数据集的统计分析与讨论。通过相关性分析、配对样本t检验、重复测量方差分析等方法分析平均反应时、脑电数据分别与被试情感意象评价之间的关系,筛选得到与被试情感状态显著相关的脑电指标。（3）基于随机森林算法的产品色彩情感意象评价模型构建。利用上一阶段得到的脑电指标及实验样本的色彩参数,构建产品色彩情感意象评价模型。通过色彩编码、数据标准化、主成分分析等一系列操作得到标准数据集对模型进行训练,并选择最佳模型参数构建最佳模型。通过模型的可靠性验证,证明该模型能够较为准确地预测用户对产品色彩的情感意象评价值。本研究提出一种基于脑电技术与随机森林算法的产品色彩情感设计方法,能够更加准确深入地把握用户的情感认知规律,为用户情感认知机理研究提供实验和生理数据支撑,并为产品色彩情感化设计研究提供新的理论依据与模型方法。