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  • 數據驅動設計創新:智能算法在產品設計中的應用
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 程序設計
    【市場價】
    883-1280
    【優惠價】
    552-800
    【作者】 李月恩、周寧昌、王強 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  程序設計  其他 
    【出版社】化學工業出版社 
    【ISBN】9787122401465
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787122401465
    作者:李月恩、周寧昌、王強

    出版社:化學工業出版社
    出版時間:2022年04月 

        
        
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    產品特色

    編輯推薦

    1、在產品設計創新以及研究中,如果獲得人工智能以及大數據支持,則促進作用是巨大的。本書基於大數據和人工智能技術,深入闡述了以數據為驅動的各種創新方法在產品設計中應用的可能性,有較大的啟發和借鋻意義。

    2、本書詳細闡述AHP、神經網絡、回歸應用、大數據、語義差分法、因子分析、聚類分析、雲計算、蟻群算法、小波運算、博弈論、量子力學等方法在產品設計和設計創新中的實際應用,體現了人工智能和大數據技術給設計帶來的創新方法。


     

     
    內容簡介

    本書基於大數據和人工智能技術,深入闡述了AHP、回歸分析、神經網絡、感性工程學、因子分析、K-平均算法、大數據聚類分析、數據挖掘技術、雲計算、蟻群算法等方法在產品設計和設計創新中的實際應用。

    本書案例豐富,實用性強,適合數據分析師、研發工程師、產品經理、產品運營者、設計學者、產品設計師,以及其他對數據感興趣、並希望借助數據力量的人群閱讀和參考。



     

    目錄
    緒論

    一、概述001

    二、國內外研究現狀003

    章層次分析

    一、層次分析法(AHP)簡介008

    二、AHP建模方法009

    緒論

    一、概述001

    二、國內外研究現狀003



    章層次分析

    一、層次分析法(AHP)簡介008

    二、AHP建模方法009

    三、設計創新應用案例013



    第二章回歸分析

    一、回歸分析簡介019

    二、回歸分析在產品創新中應用的案例028

    非線性回歸分析在產品設計評價中應用的案例031



    第三章神經網絡

    一、神經網絡(ANN)簡介034

    二及網絡模型038

    三、BP神經網絡047

    四、設計中的神經網絡應用058

    五、人工神經網絡展望064

    六、綜合應用067



    第四章感性工程學

    一、感性工程學概述069

    二、感性工程學理論071

    三、語義差分法應用舉例073

    四、基於語義差分法的產品設計方案076



    第五章因子分析

    一、因子分析簡介086

    二、因子分析應用方法088

    三、SPSS因子分析過程091

    四、因子分析應用於產品創新的案例096

    五、因子分析 神經網絡綜合應用到產品設計創新的案例102



    第六章K-平均算法

    一、K-平均算法概述121

    二、K-means聚類算法研究現狀124

    三、聚類相關知識126

    四、案例分析——兒童腕帶的選擇130



    第七章大數據聚類分析

    一、大數據聚類分析在產品設計創新領域的研究現狀135

    二、大數據設計創新應用138

    三、數據驅動產品創新設計152



    第八章數據挖掘技術

    一、數據挖掘在產品設計創新研究中的應用現狀159

    二、數據挖掘技術簡介161

    三、數據挖掘在產品創新中的應用過程163

    四、數據驅動產品設計創新168

    五、大數據驅動產品創新設計178



    第九章雲計算

    一、雲計算在產品設計創新領域的研究現狀189

    二、雲計算簡介191

    三、雲平臺及其技術193

    四、雲計算應用在產品設計創新193

    五、雲設計平臺195

    六、雲計算產品應用案例197



    第十章蟻群算法

    一、蟻群算法在產品設計創新領域的研究現狀204

    二、蟻群算法簡介205

    三、蟻群算法的數學原理206

    四、蟻群算法計算過程207

    五、MATLAB代碼209

    六、應用案例212



    致謝



    參考文獻


     















     
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