【摘 要】
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为使电动汽车造型设计更符合目标用户认知,提升电动汽车设计评选中对于造型意象的预测能力,降低电动汽车开发风险等问题,提出一种基于神经网络的电动汽车造型意象预测模型。
【机 构】
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厦门大学嘉庚学院设计与创意学院,燕山大学艺术与设计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51675464),河北省社会科学基金资助项目(HB19YS004)。
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为使电动汽车造型设计更符合目标用户认知,提升电动汽车设计评选中对于造型意象的预测能力,降低电动汽车开发风险等问题,提出一种基于神经网络的电动汽车造型意象预测模型。该模型运用统计学方法,结合神经网络对电动汽车造型特征和感性意象隐性关联进行研究。利用多维尺度分析和聚类分析获取代表性样本,通过造型特征解构,采用层次分析法计算得到造型特征权重系数,并利用语义差异法和主成分分析确定了代表性意象词汇,降低目标用户对于造型特征与感性意象认知维度。采用BP神经网络构建造型意象预测模型,以样本造型特征权重编码作为输入层,用
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