基于AHP-TOPSIS法的自闭症儿童攻击行为干预产品研究

目的 为减少自闭症儿童攻击行为的发生,对其攻击行为的影响因素和能够改善该行为的产品进行研究。方法 采用层次分析法（AHP）,建立攻击行为影响因素的评价矩阵,对影响因素进行权重分析。采用逼近理想解排序法（TOPSIS）,通过评分的方式建立评价矩阵,根据得出的权重值,计算出正负理想解和各方案的相对贴度,从而选出最有效的解决方案。结果 个人认知、亲子关系、同伴关系和移情能力是自闭症儿童攻击行为产生的主要影响因素,在根据主要影响因素设计的3款产品中,智能交互音乐鼓的设计为最优解决方案。结论 通过层次分析法与逼近理想解排序法,排除了主观因素的影响,对自闭症儿童玩具产品的设计要素进行优化,填补了自闭症儿童攻击行为干预产品的市场空白,能够有效减少自闭症儿童攻击行为的发生。     

基于AHP-TOPSIS法的自闭症儿童依恋产品设计研究

目的 为了提高自闭症儿童建立安全型依恋关系的效率,对于自闭症儿童依恋产品设计的过程进行研究.方法 使用层次分析法(AHP)和逼近理想解排序法(TOPSIS)相结合的方法,围绕影响自闭症儿童依恋关系的主要功能领域进行研究,采用系统化、层次化与定性和定量相结合的方法,将这些功能领域拆分为不同的层次和要素,计算这些要素的权重值并进行排序;从而进行3种方案设计,通过评分的方式建立评价矩阵,根据上阶段计算出的权重值,求正负理想解,以此为依据,选取最优设计方案.结论 通过层次分析法和逼近理想解排序法在自闭症儿童依恋产品设计过程中的应用,可以排除主观因素对于产品设计的影响,为产品设计及方案选取提供了科学依据,在自闭症儿童依恋产品设计方面具有一定的理论意义和实际价值.     

基于沉浸理论的儿童教育类APP交互设计

目的分析儿童教育类APP的发展现状及交互设计现状,探寻其在交互体验上的不足之处。探讨沉浸理论对于儿童教育类APP交互设计的可行性、有效性及实用性,并针对该类APP的沉浸式交互体验设计提出一些设计策略和建议。方法通过对儿童的认知能力、视觉和听觉特征、能力限度等方面的行为特征分析,结合APP实际案例,并以沉浸理论为指导来探索虚拟学习环境系统设计的关键因素,进而探寻儿童教育类APP的交互体验优化方案。结论在儿童教育类APP的交互逻辑架构设计和系统表象设计中,应充分考虑儿童的心理认知能力和行为限度,强调以儿童体验为核心,尤其以沉浸理论为指导,进而从交互和表象两个方面去营造强烈的临场感、参与感和成就感,来提升儿童学习的主动性及学习效率。     

基于场景理论下的 自闭症儿童康复治疗交互动画设计

场景作为交互设计系统的一个重要元素,对用户的行为和设计的规划有重要的影响。针对交互设计系统方法中的用户场景理论研究自闭症儿童康复治疗的交互动画设计特征和设计原则。通过实际调查从设计需求、设计创造和设计评估三方面提出交互设计中的应用场景对设计活动产生的积极作用,为相关的交互产品设计提供参考。     

以童车为载体的自闭症儿童交互干预设计

目的 为了使自闭症儿童在康复教育机构和家庭中能够得到更好的教育训练,结合智能化交互优势,提出将自闭症治疗与社交辅助机器人结合的优化设计思路,旨在提高患儿在训练中的互动兴趣及治疗效果,减轻专业教师和家庭的负担,提升自闭症儿童干预治疗的适用性和实用性。方法 通过对自闭症儿童生理、认知、行为特征的梳理,归纳现有常用的干预治疗方法和辅助治疗产品,探讨童车为载体辅助专业干预治疗的方式,针对辅助治疗童车进行功能外形、交互方式、游戏概念及配套APP的全方位案例设计,总结交互干预设计的训练要素、功能模块和治疗功能。结论 以童车为载体,确定了车载精灵的交互方式、辅助APP主要功能模块和认知训练、社交激励、音乐治疗3种不同干预游戏的训练模式。     

基于AHP-TOPSIS方法的儿童安全座椅设计方案评价研究

目的 解决儿童安全座椅设计方案评价过程中的主观性和片面性等问题,获得科学的设计方案。方法 依据文献研究和用户与专家问卷找出消费者选购产品时考虑的需求点和问题点,初选出儿童安全座椅评价指标;采用合理性测评筛除低效用指标,确定儿童安全座椅评价指标体系的科学构建。提出一种结合层次分析法（AHP）和逼近理想解排序法（TOPSIS）的综合评价方法,对3款儿童安全座椅的设计方案进行综合评价优选,确定第2种设计方案为获得分数最高的优选方案。结论 AHP-TOPSIS模型应用于儿童安全座椅设计方案的优选可以消减决策者对设计方案评价的片面性与主观性,实现相对科学的儿童安全座椅设计方案的评价。该方法在其他产品开发过程中处于设计阶段的方案评价与优选具有一定的通用性。     

用户感知下的设计展览动态海报设计研究

目的 为增强设计展览动态海报可读性,提升用户对设计作品的感知效果,本研究融合AHP与TOPSIS构建动态海报设计路径。方法 针对展览类动态海报设计重点及评估模糊问题,首先采用层次分析法(AHP)对展览类动态海报设计要素进行权重运算及排序;其次根据运算结果明确重点设计要素,并基于此构思6种设计方案;最后采用逼近理想解排序法(TOPSIS)进行设计评估,以明确最佳设计方案。结果 表明风格新颖性、视觉美观性、画面吸引力、内容熟悉性、主题趣味性和信息层级逻辑是影响设计展览动态海报用户感知的要素。结论 用户感知角度下融合AHP和TOPSIS的设计展览动态海报设计方法具有可行性及科学性,其研究路径可为同类设计研究或设计实践提供参考思路。     

基于AHP-GRA-TPOSIS的自闭症儿童家庭康复干预产品设计研究

目的 为了在家庭场景中帮助自闭症儿童进行康复干预训练,提高其康复效果,基于“安全型依恋”和“沉浸理论”两种心理理论,对家庭康复干预产品进行设计研究,并建立最佳设计方案的评价模型。方法 以广州小天使康复训练中心为研究对象,通过文献综述、自然观察、问卷、访谈等用户研究方式确定定性指标,并使用Gephi对“安全型依恋”和“沉浸理论”的理论建构进行聚类分析。将层次分析法（AHP）、灰色关联法（GRA）和逼近理想解排序法（TOPSIS）三种方法综合运用,发挥各自优势避免局限性,用以建立自闭症儿童家用干预产品设计指导与评价模型,并进行深入的设计。结果 以改善自闭症儿童自身社会交往障碍、情绪障碍、认知障碍、感觉障碍四个方面为准则,建立“自闭症儿童家用康复产品设计”的设计指导与量化评估模型,并应用到自闭症儿童家用康复干预产品的设计实践中,再综合评估选择出最佳方案。结论 以“安全型依恋”和“沉浸理论”为理论基础建立的自闭症儿童家庭康复干预产品设计策略和评估方法,其评估过程科学,结果合理。通过设计实践,创造出科学有效的沉浸式康复干预体验,促进自闭症儿童构建安全型依恋关系,提高干预自闭症儿童的康复训练效果。     

模糊多属性决策的维修服务质量评价

维修服务质量是不同属性的综合体,它包括许多很难被测量的不可感知属性。这种特性给被测者在接受问卷调查时带来了一些困难。为了避免上述情况的出现,运用模糊理论评价维修点的维修服务质量,建立了模糊多属性决策模型,并将模糊集理论引入不可感知属性指标值的测度中。用层次分析法获得准则的权重和用逼近理想解排序法进行维修服务质量的排序后,得到了满意的结果。     

基于交互层次理论的远程学习情感化设计研究

对远程学习中的交互设计进行分析。以远程学习中的交互层次理论为基础,结合设计学中的情感化设计理念,通过理论逻辑梳理以及中小学远程学习的案例分析展开研究。整合出一个远程学习情感化交互设计框架,并在此基础上将教育理论与设计理论相结合,提出了4个远程学习过程中的情感化交互设计原则。疫情之下,远程学习成为了学习的主要方式之一,而远程学习教与学时空分离的特点,强调了情感化设计在远程学习交互设计中的重要性,体现了学科交叉与设计创新的特点。通过一个中小学远程学习的实证案例分析,结合情感化设计的3个层次,明晰在远程学习交互设计中除了应从学习的角度考虑学生的认知需求外,更应通过交互设计的不断改进满足远程学习者的情感需求,创造知情合一的远程学习体验。     

基于AHP-TOPSIS法的矿岩可爆性评价

为了弥补矿岩可爆性分级在工程应用中的不足,利用AHP-TOPSIS法建立综合评价模型。选取矿岩容重γ、波阻抗K、普氏系数f、平均裂隙距d、炸药单耗q作为可爆性评价指标,采用灰色关联分析方法确定各指标的重要性程度,运用AHP法获得各指标权重W,进而获得了TOPSIS法的各指标的贴近度值C+,得到矿岩可爆性分级结果为S_1=0,S_2=12.68%,S_3=27.32%,S_4=41.57%,S_5=57.47%,S_6=83.41%,S_7=1。将该模型运用于利比里亚邦州邦矿铁矿工程实践,结果表明:对不同岩性矿区进行可爆性分级,针对不同可爆性等级的矿区采用不同的爆破设计参数,降低了矿石大块率,取得了较好的经济效益。     

应用改进的理想解法评估竞争企业经济效益

企业有着良好的经济效益是企业可持续发展的重要标志.本文在已建立的反映企业经济效益的指标基础上,提出了应用改进的理想解法评估竞争企业经济效益,即构造最优化模型,利用最优化条件,充分利用了评估矩阵的信息,变主观赋权为客观赋权.经实证比较,用所得公式计算得到的结果与原理想解法相比一样,但该方法更加简便实用.     

基于理想点的DEA交叉效率评价研究

针对信息无法充分利用的缺陷,提出了一种基于理想点的DEA交叉效率评价方法。首先,分别求出各决策单元的交叉效率值;其次,利用所有信息,求出集结交叉效率值的基于数据驱动的客观权重系数;最后,对集结后的交叉效率值进行排序。结果显示:基于理想点的DEA交叉效率评价方法,得到的评价结果较为客观、公平,较好地解决了决策单元的交叉效率评价问题。     

面向用户需求重要性研究的婴幼儿早教玩具设计

目的 运用人工智能技术与定量分析方法研究婴幼儿早教玩具产品的用户需求,为设计与开发提供可借鉴思路。方法 首先,用Python爬虫抓取与婴幼儿早教玩具相关的微信公众号文本,运用人工智能技术对抓取到的文本数据进行自动筛选,并通过焦点小组座谈形式梳理初始用户需求;然后运用模糊Kano问卷对初始用户需求进行分类,得到必备型需求、意愿型需求、魅力型需求、无差别型需求和逆向型需求;再进一步运用优劣解距离法对意愿型需求和魅力型需求进行重要度的计算排序,保留重要度排序在前的需求指标,确定最终的婴幼儿早教玩具需求指标汇总;最后进行婴幼儿早教玩具实际案例的设计,验证该方法的有效性。结论 借助人工智能技术与定量分析方法能更精准地对用户需求的重要性进行研究,有效提高用户的满意程度,顺应婴幼儿早教玩具设计研发的市场趋势。     

TOPSIS在制造企业ASP平台选型中的应用

根据制造企业选择ASP服务提供商的业务流程,采用TOPSIS方法构造评价函数,建立了ASP平台软件系统评价指标体系;采用Delphi法确定评价指标的权重系数,求解评价函数最优解作为评价目标的最优解,最后举例进行了验证.结果表明,采用TOPSIS和Delphi相结合的方法对制造企业ASP平台软件系统进行选型,可以有效地减少ASP平台选型的主观盲目性,提高平台选型的科学性.     

基于改进的TOPSIS法与RSR法的质量改善项目综合评估

针对失效模式与影响分析中的风险优先数（RPN）方法在质量改善项目排序问题上的局限性,提出一种新的排序方法。首先,借助模糊集理论和熵权法,确定决策指标的模糊指标值和主、客观权重;随后采用改进的理想解逼近法（TOPSIS）与秩和比法（RSR）获得优先级排序和分档;同时,提出并定义了相对应的关键术语：改善主题、难易程度、发生度和改善潜力,最后,结合企业实例验证了新排序方法的有效性和稳定性。     

Application of multi-criteria decision making methods for selection of micro-EDM process parameters

Ti-6Al-4V super alloy is an important engineering material with good strength to weight ratio and a wide range of applications in a number of engineering fields because of its excellent physical and mechanical properties.This work determines optimum process parameters such as pulse on time,peak current,gap voltage and flushing pressure,which influence the micro-electro discharge machining(EDM) process during machining of Ti-6A1-4V using combined methods of response surface methodology(RSM) and fuzzy-technique for order preference by similarity to ideal solution(TOPSIS).Central composite design(CCD) is used in the experimental investigation.A decision making model is developed to identify the optimum process parameters in the microEDM process,which influences several machining criterions such as material removal rate(MRR),tool wear rate(TWR),overcut(OC) and taper.Triangular fuzzy numbers are used to determine the weighting factor for each process criterion.Further a fuzzy-TOPSIS method is used to select the most desirable factor level combinations.The proposed technique can be used to select optimal process parameters from various sets of combinations of process parameters in a micro-EDM process.     

A hierarchical model for optimal supplier selection in multiple sourcing contexts

This paper addresses a crucial objective of the strategic purchasing function in supply chains, i.e. optimal supplier selection. We present a hierarchical extension of the data envelopment analysis (DEA), the most widespread method for supplier rating in the literature, for application in a multiple sourcing strategy context. The proposed hierarchical technique is based on three levels. First, a modified DEA approach is used to evaluate the efficiency of each supplier according to some criteria proposed by the buyer. Second, the well known technique for order preference by similarities to ideal solution (TOPSIS) is applied to rank the maximally efficient suppliers given by the previous step. Third and finally, a linear programming problem is stated and solved to find the quantities to order from each maximally efficient supplier in the multiple sourcing context. The presented approach is able to straightforwardly discern between efficient and inefficient partners, avoid the confusion between efficient and effective suppliers and split the supply in a multiple sourcing context. The hierarchical model is applied to the supply of a C class component to show its robustness and effectiveness, while comparing it with the DEA and TOPSIS approaches.