融合FAHP 和TOPSIS 的适老化产品综合评价与优选方法——以老年智能手环为例

为了更全面地对适老化智能手环进行综合评价,进而辅助最终的方案评价与优选, 从产品设计、用户体验、人机交互和实际生产4 个维度构建了适老化智能手环的评价模型。首 先采用基于三角模糊数的层次分析法(FAHP)计算出各项评价准则的权重,然后采用逼近理想解 排序法(TOPSIS)对若干备选方案做出评价并完成排序,最后根据结果进行方案的综合评价与优 选。以某品牌16 款适老化智能手环的备选方案为例,证明FAHP-TOPSIS 法的可行性,发挥其 现实意义。该评价优选方法,在考虑人的思维模糊性的基础上,从系统与层次等多个角度将思 维过程进行定性与定量分析,从而为适老化智能手环方案的优选问题提供清晰适合的决策方案 与优化思路。     

基于联合学习的概念设计知识抽取与图谱构建

为提高产品概念设计过程中设计知识获取效率，解决设计知识碎片化、推理性差、可视化程度不高等问题，提出了基于联合学习的设计知识抽取与图谱构建方法。首先，根据设计知识需求和产品概念设计流程，构建了面向产品概念设计的设计知识图谱框架，然后，分析了设计知识提取过程中实体关系重叠问题，建立了基于联合学习的设计知识抽取模型，该模型通过ELECTRA算法进行语义编码，利用联合学习方法将实体关系抽取转换为各关系上两实体映射。通过真实设计数据和DuIE公共数据集对比实验表明，该模型知识抽取效果显著优于对比模型。最后，将该方法应用于文化创意产品设计知识图谱开发，为设计师提供关联化、可推理、可视化的设计知识，辅助进行产品概念设计。