基于用户情感需求的摇头灯造型设计研究

LED技术的发展无疑为摇头灯设计带来了全新机遇和挑战。目前,在技术平台趋于一致的行业背景下,摇头灯造型成为提升市场竞争力的有利因素。然而,多数产品外形雷同,差异化塑造不足致使用户无法深刻理解品牌产品,进而为构建长期情感联系带来困难。针对上述问题,研究从用户情感需求出发,运用Kano模型和案例分析等方法,归纳摇头灯头部造型设计特征,并将语义描述词作为情感需求的表征途径,最终实现用户不同情感需求层次和摇头灯造型设计特征的映射。研究立足行业需要和用户情感体验需求,通过归纳摇头灯头部造型特征,以及明确与之对应的用户情感需求层次,有效将感性的情感需求转化为理性和数据化的具象造型特征,进而为摇头灯造型设计提供相应的理论依据。

基于用户情感需求的代工生产商新产品开发研究

文章以用户情感需求为切入点,探讨代工生产商新产品的开发。文章首先对代工生产商进行阐释,然后阐述了基于用户情感需求的代工生产商新产品开发的意义及策略,最后赋予实践。以期为代工生产商新产品开发具有一定的参考,提升产品的竞争力。

从用户角度分析与改进音乐APP——以网易云音乐为例

传统的专注单一音乐本体服务的应用早已不能满足用户的多元化需求了,在音乐APP趋于饱和的状态下,如何提升音乐APP的竞争力成为很多开发者都会面临的问题。音乐APP不应只注重听歌服务,还应该注重用户的情感需求,以用户为中心去设计APP,有利于增强用户粘性。分析市场上用户占有率较高的网易云音乐的成功因素提出"乐+"模式下的改进方案,总结未来APP的多元化发展方向。为各行业的设计者及开发者提供一些有价值的参考依据。

基于神经网络的汽车侧面造型评价方法

利用反向传播(BP)神经网络,在MATLAB中搭建汽车造型轮廓与意象语义之间的关系模型,快速判断汽车侧面造型风格。随后利用卷积神经网络(CNN)搭建的表情识别模型建立汽车造型评价系统,分析并识别用户对于新设计的喜好程度,以得到符合用户情感需求的汽车侧面造型方案。最后通过实例验证方法的可行性,并推断出流线型汽车的最佳曲率范围。实验结果表明,基于神经网络的汽车造型量化评价方法可以较准确地对产品造型设计进行评价并以数据形式得到具体意象的侧面造型。

基于数据融合模型的产品意象造型评价方法研究

目的为解决在产品意象评价中由于蝴蝶效应的存在而导致评价结果出现偏差、案例库选取不准确等问题,提出了一种基于数据融合模型的产品意象造型评价方法。方法首先确定研究样本和感性意象,基于语义差异法设置调查问卷,进行了产品感性意象调查,挖掘用户的感性需求;其次通过模拟退火算法优选改进支持度函数参数,构建用户感性需求数据融合模型;然后以用户感性需求数据平均值和数据融合值作为输入进行对比,展开产品意象造型评价,指导最优方案的选取;最后以鼠标为例对所提方法进行实例验证。结论基于数据融合模型的产品意象造型评价方法相较于传统平均值数据分析更为准确和客观,可有效把握用户的情感需求,减少产品意象造型评价的误差,指导产品典型案例库的选取。