摘要
本申请适用于数据处理技术领域,提供了一种产品外观优化方法、装置、终端设备及存储介质,该方法通过感性词汇的主观权重值和客观权重值,筛选出多个核心感性词汇,使得核心感性词汇能够更加准确地反映用户对产品外观的感性认知,此外,通过设计组合特征和核心感性词汇构建的模型训练集训练初始神经网络模型,得到感性评价模型,将预选外观设计特征输入感性评价模型,得到对应的感性评价值,然后根据感性评价值对目标产品的外观设计进行调整,能够通过感性评价模型输出的感性评价值对用户对于产品的外观设计进行预测,以便于在感性评价值低时,及时对产品外观进行改进,提高了产品外观优化的效率。
技术关键词
神经网络模型
矩阵
核心
训练集
遗传算法
编码特征
终端设备
可读存储介质
数据处理技术
处理器
比率
优化装置
输入模块
存储器
计算机
因子
样本
指标
元素
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配电网运行状态
分析评估方法
异常数据
画像
配电网数据采集
非均匀校正方法
红外成像系统
衰减片
加权最小二乘法
图像
滑坡易发性评价方法
随机森林模型
皮尔逊相关系数
因子
贝叶斯算法
快速计算方法
SCARA机器人
机器人末端位姿
构型
解析方法