基于BP神經網絡的游艇造型意象量化模型研究

程永勝，徐驍琪 Cheng Yongsheng &Xu Xiaoqi

(廈門大學嘉庚學院，福建漳州 363105）

游艇由于具有較強的休閑、娛樂屬性，成為許多富人娛樂和身份象征的工具。隨著技術的發展，游艇造價不斷降低，呈現越來越大眾化、多樣化的發展趨勢。Espen Oino在描述游艇產業時說：過去船舶是制造的，而如今是設計的[1]。游艇作為一種奢侈品，它代表的不僅僅是航海、運動、休閑、娛樂等功能集合，同時也具有高度的情感化特征。因此，游艇設計中除了動力學、材料學、風格美學、人機工程學等，也越來越關注游艇造型設計與用戶情感的關聯性。

將產品的造型特征與用戶的感性認知相關聯，來分析它們之間的數量關系，是認知產品造型中情感要素的主要方法。產品造型設計與用戶感性認知常用的定量分析方法有層次分析法[2]、多元回歸分析[3]、神經網絡[4]、因子分析[5]、遺傳算法[6]等。但由于用戶情感認知的復雜性，以及對于尺寸較大和特征復雜的產品造型進行分析時，單一的分析方法往往較難全面客觀地描述產品造型與感性認知的數量關系。圍繞這一問題，有關學者們進行了積極的研究。羅仕鑒等學者[7]通過將用戶心理意象特征與產品物理外形特征之間的映射系數轉換成用戶偏好驅動的進化函數，并運用遺傳算法實現用戶偏好驅動下的SUV產品族側面輪廓線基因進化設計方法；徐秋瑩等學者[8]將改良灰色理論與人工神經網絡結合，并利用馬爾科夫鏈對初始數據進行修正，提出一種基于歷史數據的汽車形態特征進化方法；……