Resumen

En el desarrollo real de productos, las diferencias cognitivas entre usuarios y diseñadores dificultan el reconocimiento de los productos diseñados por parte de los usuarios. Para reducir las diferencias cognitivas entre estos dos sujetos de diseño, este artículo propone un método de correspondencia cognitiva de los sujetos de diseño. En primer lugar, utilizamos los métodos pertinentes de la ingeniería Kansei para cuantificar la cognición de la imagen Kansei de los dos sujetos de diseño y construimos un modelo de correspondencia cognitiva de los sujetos de diseño con la entropía de la información y la técnica de preferencia de orden por similitud a la solución ideal (TOPSIS). En segundo lugar, según la imagen Kansei, se construye el cluster de prototipos de imagen Kansei y se obtiene el prototipo de imagen Kansei representativo. A continuación, se combina una red neuronal artificial (RNA) con un modelo de correspondencia cognitiva de los sujetos de diseño para construir un sistema de evaluación de la imagen Kansei del producto; éste se utiliza para evaluar las formas evolucionadas. Por último, se construye un sistema de evolución de la imagen Kansei del producto basado en el algoritmo genético (GA). En cierta medida, el sistema simula el proceso de correspondencia cognitiva entre diseñadores y usuarios en el diseño de productos, ayuda a los diseñadores a comprender con mayor precisión las tendencias cognitivas de los dos sujetos de diseño y proporciona una base teórica para el diseño inteligente de formas de productos mediante el equilibrio cognitivo de múltiples sujetos de diseño. Este artículo toma como ejemplo una botella de bebida para verificar la viabilidad del modelo mediante un estudio comparativo.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:tema de diseño, prototipo de imagen kansei, modelo de correspondencia cognitiva, productos imagen kansei, diferencia cognitiva, diseño de productos, evaluación de imagen kansei, forma de imagen kansei, imagen kansei representativa, desarrollo de productos reales
• Keywords:design subject, kansei image prototype, cognitive matching model, products kansei image, cognitive difference, design of products, kansei image evaluation, kansei image form, representative kansei image, actual products development