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編輯推薦： 1、在产品设计创新以及研究中，如果获得人工智能以及大数据支持，则促进作用是巨大的。本书基于大数据和人工智能技术，深入阐述了以数据为驱动的各种创新方法在产品设计中应用的可能性，有较大的启发和借鉴意义。 2、本书详细阐述AHP、神经网络、回归应用、大数据、语义差分法、因子分析、聚类分析、云计算、蚁群算法、小波运算、博弈论、量子力学等方法在产品设计和设计创新中的实际应用，体现了人工智能和大数据技术给设计带来的创新方法。 內容簡介： 本书基于大数据和人工智能技术，深入阐述了AHP、回归分析、神经网络、感性工程学、因子分析、K-平均算法、大数据聚类分析、数据挖掘技术、云计算、蚁群算法等方法在产品设计和设计创新中的实际应用。 本书案例丰富，实用性强，适合数据分析师、研发工程师、产品经理、产品运营者、设计学者、产品设计师，以及其他对数据感兴趣、并希望借助数据力量的人群阅读和参考。 目錄： 绪论 一、概述001 二、国内外研究现状003 章层次分析 一、层次分析法（AHP）简介008 二、AHP建模方法009 三、设计创新应用案例013 第二章回归分析 一、回归分析简介019 二、回归分析在产品创新中应用的案例028 三、多元非线性回归分析在产品设计评价中应用的案例031 第三章神经网络 一、神经网络（ANN）简介034 二、神经元及网络模型038 三、BP神经网络047 四、设计中的神经网络应用058 五、人工神经网络展望064 六、综合应用067 第四章感性工程学 一、感性工程学概述069 二、感性工程学理论071 三、语义差分法应用举例073 四、基于语义差分法的产品设计方案076 第五章因子分析 一、因子分析简介086 二、因子分析应用方法088 三、SPSS因子分析过程091 四、因子分析应用于产品创新的案例096 五、因子分析 神经网络综合应用到产品设计创新的案例102 第六章K-平均算法 一、K-平均算法概述121 二、K-means聚类算法研究现状124 三、聚类相关知识126 四、案例分析——儿童腕带的选择130 第七章大数据聚类分析 一、大数据聚类分析在产品设计创新领域的研究现状135 二、大数据设计创新应用138 三、数据驱动产品创新设计152 第八章数据挖掘技术 一、数据挖掘在产品设计创新研究中的应用现状159 二、数据挖掘技术简介161 三、数据挖掘在产品创新中的应用过程163 四、数据驱动产品设计创新168 五、大数据驱动产品创新设计178 第九章云计算 一、云计算在产品设计创新领域的研究现状189 二、云计算简介191 三、云平台及其技术193 四、云计算应用在产品设计创新193 五、云设计平台195 六、云计算产品应用案例197 第十章蚁群算法 一、蚁群算法在产品设计创新领域的研究现状204 二、蚁群算法简介205 三、蚁群算法的数学原理206 四、蚁群算法计算过程207 五、MATLAB代码209 六、应用案例212 致谢 参考文献

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