基于潜在语义分析和感性工学的用户需求匹配

发布时间：2017-09-26 18:32

  本文关键词：基于潜在语义分析和感性工学的用户需求匹配

  更多相关文章： 用户需求 潜在语义分析 感性工学 数控机床造型设计

【摘要】：为了更加精确地满足用户需求并提高设计精度,结合潜在语义分析(LSA)和感性工学(KE),提出基于潜在语义分析和感性工学(LSA-KE)的用户需求匹配方法.通过构建RKE模型,获得感性词汇对和设计元素权重;使用RKE模型构建LSA-KE语义空间和计算设计方案的感性值,通过用户调查获得用户需求感性值;使用感性工学和LSA-KE语义空间匹配用户需求和设计方案,并与匹配结果进行对比.以机床造型设计为案例对该方法进行描述,结果表明该方法能明显提高用户匹配精度.
【作者单位】： 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室;贵州大学机械工程学院;
【关键词】： 用户需求 潜在语义分析 感性工学 数控机床造型设计
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51475097,51465007) 国家“十一五”科技支撑计划资助项目(2014BAH05F01)
【分类号】：TG659;TB472
【正文快照】： 随着用户对产品需求变得更多样化和个性化,设计师和企业越来越难以把握用户需求,因此如何有效获取和理解用户需求,并与产品设计相匹配是现阶段产品设计面临的一个重要问题,也是国内外研究的热点和难点.在用户需求匹配的相关研究中都是结合2种或2种以上的设计方法进行研究.其中，

本文编号：925077