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题名基于遗传算法优化反向传播网络的汽车造型评价
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作者
李彦龙
叶升飞
张娜
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机构
同济大学新能源汽车及动力系统国家工程研究中心
上汽大众汽车有限公司营销人事部
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出处
《同济大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期786-792,共7页
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文摘
针对汽车造型评价存在由于主观性高而导致可靠性低的问题,运用遗传算法原理对评价方法进行了优化。通过遗传算法的优化,基于反向传播(BP)神经网络的汽车造型评价,减小了评价误差。通过问卷调研构建数据集,使用汽车的18个评价对象作为输入,整车评价作为输出,创建了融合遗传算法的反向传播(GA-BP)网络结构,并在Matlab中进行了仿真预测。研究结果表明,经过优化的BP神经网络预测值的相对误差均值由6.7%下降至1.7%,显著提升了汽车造型评价的可靠性,具有更好的预测能力和实际应用潜力。
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关键词
汽车造型评价
反向传播神经网络
遗传算法应用
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Keywords
automotive styling evaluation
backpropagation(BP)neural network
genetic algorithm(GA)application
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分类号
TB472
[一般工业技术—工业设计]
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题名产品体验视角下的汽车造型评价研究
被引量：11
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作者
景春晖
赵江洪
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机构
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
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出处
《包装工程》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第22期17-21,共5页
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基金
国家重点基础研究发展计划(2010CB328001)
国家自然科学基金(60903090)
+1 种基金
国家863项目(2012AA111802)
湖南省自然科学基金(11JJB002)
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文摘
目的从体验角度探讨汽车造型评价。方法在前人研究的基础上,提出了体验视角下的多层次汽车造型评价模型,并将此模型与TOPSIS数学决策方法结合起来,共同构成了一种产品体验视角下的汽车造型设计评价方法。结论该方法从体验角度融合了感性方法和理性方法 ,形成了一套可操作的体验评价流程,并最终进行了实验验证。该方法已应用在了基于进化算法的计算机辅助生成汽车造型设计中,并发挥了重大作用,此方法亦可独立应用于其他工业设计产品造型评价中。
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关键词
体验
汽车造型评价
认知
情感
行为
TOPSIS多属性决策方法
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Keywords
experience
automobile modeling evaluation
cognition
emotion
behavior
TOPSIS multi-attribute decision making method
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分类号
TB472
[一般工业技术—工业设计]
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