基于BP神经网络的汽车造型高维度、类人化评估方法技术

基于BP神经网络的汽车造型高维度、类人化评估方法，具体步骤包括：完成造型设计、通过C‑C审美造型采集评估词汇作为外部输入信息、BP神经网络模型反复训练，其中评估词汇来自五官、相貌、表情、气质、神韵、购车接受倾向中的多个层次，根据层次分析法得到各层次的权重系数，并将对应层次中国评估词汇对应的信息、权重系数带入BP神经网络，通过BP神经网络的反复训练对各层次权重进行修改，当达到设定的评估精度后得到汽车造型评估模型；本发明专利技术涉及的汽车造型评估方法引入C‑C法审美模型、层析分析法，探究每个层次对评估结果的比重，从径向深度探索持久影响汽车造型接受度的多层次因素，实现评价多元化，实现将理论评估方式引向实际应用领域，评估模型的准确度高，为实际生产设计提供有效指导意见。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及评估系统，具体为基于bp神经网络的汽车造型高维度、类人化评估方法。

技术介绍

1、随着汽车消费中造型效果的影响所占比例越来越大，造型接受度的高低成为汽车在市场表现优劣的关键因素之一。造型审美主观性很强，并无统一的量化标准，以申请号cn201810634153.x(一种汽车车身的造型设计方法)为代表的专利中公开了一种从汽车样本图片人为提取汽车车身风格感性意向词汇(即拟人化感性意向词汇)，并通过bp神经网络构建汽车造型设计要素与前述词汇之间的关联模型；为汽车的造型设计做参考，有效缩短了设计开发周期。但也存在明显的缺陷：前述的感性方法预测造型过于单一、表面化、无法真实预测消费者的审美观念，虽然可起到趋势指导作用，但是指导范围过大且模糊化严重，无法起到准确的评估、筛选作用。

2、普通消费者对造型的审美依靠直觉在瞬间完成，其结论往往为“喜欢”、“不喜欢”、“还可以”等简单而模糊的描述。但是直觉审美很大程度上依赖于审美积淀，而审美沉淀在不同地域、不同的年龄阶段均以特定的、根植的文化深层价值观为遵循，所以专业人员需探求消费者审美背后的真实原因，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于BP神经网络的汽车造型高维度、类人化评估方法，具体步骤包括：

2.如权利要求1所述基于BP神经网络的汽车造型高维度、类人化评估方法,其特征在于：根据C-C法审美模型确立问卷层次及内容，完成BP神经网络模型中外部输入信息的采集。

3.如权利要求1所述基于BP神经网络的汽车造型高维度、类人化评估方法,其特征在于：所述审美感性意向词汇还包括购车接受倾向。

4.如权利要求3所述基于BP神经网络的汽车造型高维度、类人化评估方法,其特征在于：所述五官、相貌、表情、气质、神韵、购车接受倾向在BP神经网络模型中的权重系数依次递增。

<p>5.如权利要求1...

【技术特征摘要】

1.基于bp神经网络的汽车造型高维度、类人化评估方法，具体步骤包括：

2.如权利要求1所述基于bp神经网络的汽车造型高维度、类人化评估方法,其特征在于：根据c-c法审美模型确立问卷层次及内容，完成bp神经网络模型中外部输入信息的采集。

3.如权利要求1所述基于bp神经网络的汽车造型高维度、类人化评估方法,其特征在于：所述审美感性意向词汇还包括购车接受倾向。

4.如权利要求3所述基于bp神经网络的汽车造型高维度、...

【专利技术属性】
技术研发人员：李彦龙，
申请(专利权)人：乐象智珹苏州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：