产品设计：基于材质特征的意象预测与支持向量回归

"基于材质特征维度的产品材质意象预测研究，袁杰，郭钢，通过机器学习预测产品材质意象，以汽车座椅PU蒙皮材质为例，建立材质特征和意象评价指标体系，采用BP神经网络和支持向量回归建模，并对比其泛化能力，最终选用支持向量回归进行预测，验证了方法的可行性。" 本文是袁杰和郭钢发表的一篇首发论文，主要探讨了如何在产品设计决策阶段预测用户对产品材质的情感体验需求。研究的核心在于运用机器学习技术，特别是针对材质特征维度，来预测产品材质意象。材质意象是指材料给人的心理感受和情感联想，对产品的整体用户体验有着重要影响。 研究以汽车座椅的PU（聚氨酯）蒙皮材质为具体案例，首先建立了两个评价体系：一是材质特征维度评价指标体系，这涉及到材质的物理属性、视觉效果、触感等多方面；二是产品材质意象评价指标体系，它关注的是材质引发的用户情感反应。这两个体系的建立为后续的预测分析提供了基础。 接下来，作者运用了两种机器学习模型——BP神经网络和支持向量回归（SVM），构建了产品材质意象的预测模型。BP神经网络是一种经典的深度学习模型，适用于非线性问题，而支持向量回归则以其强大的泛化能力著称，能处理小样本数据。通过对这两种模型的比较，发现支持向量回归在预测材质意象的泛化性能上优于BP神经网络，因此选择了SVM作为最终的预测工具。 实验结果显示，支持向量回归模型能在一定程度的误差范围内有效预测汽车座椅PU蒙皮材质的意象评价，这证明了所提出方法的有效性和实用性。这种方法对于产品设计师来说，提供了一种新的途径来理解和预测用户对不同材质的感知，有助于在设计早期就做出更符合用户情感体验的设计决策。 关键词涉及的产品设计、产品材质意象、支持向量回归、预测和材质特征维度，都是研究的关键点。文章的中图分类号TB472表明这属于工程技术领域，具体是机械设备设计的研究。这项研究不仅对于汽车内饰设计有直接的应用价值，而且可以推广到更广泛的工业产品设计中，帮助提升产品的用户满意度和市场竞争力。