基于城市意象理论的南京主城核心区意象空间认知研究

文章基于城市意象理论,以南京主城核心区为主要研究范围,从道路、边界、区域、节点和标志物等五个方面对南京城市意象构成要素进行了分析,研究各要素对城市意象空间认知的影响,最后对南京城古今城市意象差异进行比较,力求对南京古城意象优化提出合理化建议。     

南京城市空间意象解析

文章基于凯文·林奇的城市意象理论,以南京中心城区为主要研究范围,从五个方面对南京城市意象构成要素进行了分析,最后尝试对南京市城市总体意象特点进行了总结归纳,以期对南京城市整体形象的提升和南京城市文脉的延续有所启示。     

住居中的意象空间——影像空间与室内装饰设计

室内设计本身是一种全整的艺术训练。本文从电影技术直接或间接影像空间情境引发的一些思考和体会出发,透过影像中的多方面艺术知识与涉及,激发设计者对空间塑造的想象与创新。此外,探讨室内设计与影像间的种种可能的互动关系及实际表现技巧,以期在设计中创造出以情感为核心,物我同一的理想生活空间。     

色彩意象在居住空间中的应用初探

空间色彩计划的目的,主要是营造适宜的空间氛围。由于用色的不同,所营造出的空间氛围与使用者所产生的心理感受情形,也有所不同。本文主要探讨的领域为色彩心理与居住空间,希望由色彩心理的理论探讨,了解色彩对于知觉及心理的影响,并运用在住居空间中。     

明清江南文人宅第建筑空间环境的伦理学教义

文人又称士大夫或者读书人,他们是儒家伦理思想的继承者和传播者。他们将伦理融入生活的各个方面,包括居住建筑的空间环境。明清时期江南文人自宅的建筑空间环境中蕴含着丰富的伦理学内涵,文人借此实现伦理学教义,即:传播传统道德规范的宗法性,培养道德行为的自觉性,和培养修身养性齐家治国的情操。     

基于意象的诗词情感分析研究

针对诗词中意象与情感的关系,传统的研究方法过度依赖专家知识且未见大规模语料自动处理。为此提出将方面级情感分析技术应用到诗词情感分析领域,并通过对比实验选取出自动分析意象与诗词情感效果最好的方面级情感分析模型。首先采用BERT预训练模型得到诗词的初始化向量表示,再分别输入到BERT-Single、 AOA(Attention-Over-Attention)、 IAN(Interactive Attention Networks)、 MemNet(Memory Network)、ATAE-LSTM(Attention-based LSTM with Aspect Embedding)五个主流方面级情感分类模型中获取与诗词意象相关的情感分类特征向量,最后将其输入到Softmax分类器进行情感判定。实验结果表明,IAN的效果最好,Macro＿F1值达到了68.16%。     

基于深度学习的产品意象识别

为了满足用户对产品的情感化需求,提出一种基于深度学习的产品意象识别方法.该方法通过语义差异法获得产品意象数据集,在此基础上,使用卷积神经网络VGGNet进行训练,建立产品意象深度模型.以典型的椅子产品为例对文中方法进行验证,训练好的产品意象深度模型识别准确率最高可达95.3%.为了进一步证明该方法的优越性,将其分别与以支持向量机(SVM)为代表的传统方法和浅层的卷积神经网络Caffe Net进行对比实验,结果表明,在识别准确率上该方法比SVM提高了约5%,比Caffe Net提升了4%~10%.此外,为了解释深度学习的识别过程,对卷积特征进行了可视化,展现了特征映射从底层到高层的抽象过程.     

基于意象知识的消歧体系

本文提出了一种可以表示常识及语言知识的意象知识体系。在这种知识的形式化表示基拙上, 给出了NLP中的消歧知识及其表示形式, 以及基于消歧知识的消歧策略。最后, 论述了这种方法实现上的可行性。     

胡臻平:不做书斋里的博士

4月的北京洋溢着北方特有的春光,胡臻平早已习惯了这个城市的节奏,从踏入西门子研究院的那一天起,他就再没想过要离开这里,不仅是因为这个城市,还有他自己。一年前,胡臻平还是华中科技大学通信工程专业的博士生,再次约见胡臻平时却只能通过那根与他工作紧密联系的电话线,“工作     

基于人机工程的数控机床造型意象尺度研究

在人机工程的基础上,提出了面向人机工程的意象尺度评价研究方法和约束机制,并结合数控机床的基本形进行了科学研究,得到数控机床造型意象尺度分布图;找到了人们认知产品的一般模式,对上述理论进行了验证。     

基于审美意象的仿生设计分类研究

仿生设计作为产品设计的重要手段,可以分为功能仿生设计和形态仿生设计两大类。目前,关于如何进一步的细分则没有明确科学的界定。文章从意象入手,对形态仿生设计进行审视,将其划分为意象仿生设计和趣味仿生设计,再通过意象的划分将意象仿生设计进行分类。同时还分析了它们各自的概念以及具备的特征,理顺了它们的从属关系。能够为产品仿生设计实践提供理论支持。     

基于空间统计学的空间关联挖掘

将空间统计分析应用于空间关联挖掘领域，给出空间权重矩阵、空间自相关和空间关联的度量函数，并以中国有代表性的37个大中城市的地理空间数据为例，进行空间关联研究。根据空间数据的地理位置构造其Voronoi图、Delaunay图，计算空间对象之间的距离并构造其邻域图和空间自相关矩阵，在此基础上计算空间对象间的空间自相关系数和局部空间关联系数，包括Mnran’s I、Gereay’s C、局部Moran、G统计，并依据这些系数发现空间对象间的空间关联知识。     

基于空间的编程

全面地介绍了一种基于空间的中间层编程方法。这是一种以分布式虚拟共享内存为技术基础设施的新型编程方法。其重要性在于它将分布计算的语义环境和问题领域的语义环境在极大程度上相分离 ,从而可以为今天软件体系结构中存在的种种问题提供具有持续可靠性的解决方案。     

基于空间分析的空间关联规则提取

空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要结果表现形式，从GIS中挖掘空间关联规则是一个理解和将GIS中的数据转化成知识很好的方法。GIS从本质上讲是一个空间数据库管理系统，现在的商业空间数据库管理系统中都不能存储空间分析的关系如空间拓扑关系、空间相邻关系等。文章提出了一种基于空间分析的空间关联规则的挖掘算法，并给出了实例、分析及讨论。     

基于空间球理论的定性空间表示

主要研究了三维空间中空间对象的关系表示,介绍了利用部分学理论和形态学理论定义空间球的方法.根据Bran-don Bennettd的RBG理论,定义了空间球的形态关系及判断方法,提出了空间球全等的公理系统,给出了利用空间球模型定性表示方向关系和距离关系的方法.智能体对空间关系的确定是通过空间球实现的,该模型为智能体在约束空间环境中的行动推理提供了一个新的表示方法.     

基于模糊逻辑的产品意象造型设计研究

为设计出符合消费者感性需求的产品,采用基于模糊逻辑的产品意象造型设计方法.首先确定感性词汇与造型设计要素,利用模糊逻辑建立二者之间的关系.通过模糊化、模糊规则的构建、模糊推理以及反模糊化等过程进行模糊逻辑控制器的设计,用Matlab 建立仿真模型,最后通过测试验证了模型的有效性.结合折叠自行车造型设计进行研究,结果表明...     

基于意象认知的船舶形态美感研究初探

意象是使用者在对产品形态的审美过程中所感受到的印象与意义,本文通过感性意象的理论解析船舶形态与人的视觉认知的过程,发现特征线条是把握船舶形态美的关键因素,也是联系形态与意象空间的重要因素。以整体意象优先性实验阐述轮廓特征线在视觉过程中的重要作用,决定人们观察船舶造型的前期过程,不同的轮廓特征能形成不同的意象,影响着对细部的观察与认知方向,合理有效的运用好特征线方便于设计出符合使用者心理需求的船舶形态。     

基于结合分析的产品意象造型设计研究

为设计出符合消费者感性需求的产品,提出基于结合分析的产品意象造型 设计方法。首先采用多元尺度法和聚类分析法选择典型样本,进而应用形态分析法确定产品 的属性和各属性的水平。其次,利用因子分析法确定产品的感性意象,并用造型吸引力对其 进行整合。在此基础上,使用对应分析法对感性意象和产品属性的关系进行探讨。最后,利 用结合分析建立二者之间的数学模型。该文结合办公座椅进行研究,结果表明该方法是正确 可行的。     

基于形态美度的产品多意象预测模型

为了深入分析产品形态与消费者情感需求之间的关系,从认知心理学的角度,探索性地提出一种“设计特征-形态美度-感性意象”的灰箱模型,进行产品形态多意象预测。首先运用形式美学法则与计算美学理论构建产品美度指标评价体系;然后利用灰熵关联分析方法计算美度指标对多意象的影响程度,筛选主要的美度指标,避免冗余信息输入对模型预测精度的影响;最后结合各意象相互联系的特点,以主要美度指标为输入,以多意象为输出,构建多输出最小二乘支持向量回归机预测模型。利用该模型对汽车前脸3 个目标意象进行了预测,结果表明其预测精度较高。     

基于逻辑回归的汽车造型品牌意象研究

针对汽车造型的品牌辨识需求,提出基于逻辑回归的品牌意象研究方法。以现代 品牌为例,首先进行设计师和消费者意象评价调研,创建样本车型的品牌意象评价是非和等级 矩阵。然后以造型元素和造型形式为自变量,以评价是非二元值和评价等级为因变量,分别创 建样本车型的二元逻辑回归和有序逻辑回归模型,确定现代品牌的特色造型元素和特征造型形 式。最后通过该品牌其他车型样本的消费者调研验证了结论的正确性。