ty -jour a2 -köker，raşitau -kang，xinhui py -2020 da -2020/06/20 ti-结合灰色关系分析和神经网络以发展有吸引力的汽车摊位设计SP -8863727基于客户偏好的设计概念，目的是创建有吸引力的产品或空间。但是，传统的Miryoku工程面临两个主要问题：（1）上坎西因子按提及数量对权重进行排名，但并不代表客户的重要性；（2）上坎西因子和较低特异性条件之间的映射连接采用了统计分析方法，这很容易导致关键信息的遗漏。随着基于计算机的人工智能的发展，它通过简单的计算规则反复模拟人类思维，这具有更少的错误和更快的速度。因此，在Miryoku Engineering建立的三级评估网格图平台上，本文首先使用灰色关系分析来全面评估Kansei单词的优先顺序。其次，对于关键的Kansei因素，建立了与原始原因和特定条件联系起来的形态解构表。正交设计用于筛选设计元素的代表性组合，并使用3D软件创建示例模型。最后，使用神经网络来在关键的Kansei因素和代表性产品设计元素之间建立映射功能，并基于此，发现了最有吸引力的产品设计。作为案例研究，使用汽车摊位来验证该方法的有效性，并显着改善了参展商的设计决策和与会者的满意度。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8863727 DO - 10.1155/2020/8863727 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -