基于BP神经网络优化遗传算法的智能座舱感性意象预测

摘要：

为减少主观因素干扰,满足用户多样化感性需求,提出基于BP神经网络优化遗传算法的智能座舱感性意象设计方法.从用户角度出发,获取用户感性意象并划分强度,应用因子分析法降维得到目标意象,获取新能源汽车座舱样本,应用聚类分析法筛选得到优势样本,并结合形态分析法提取智能座舱中控造型特征因子.基于BP神经网络构建特定目标意象与造型特征因子的映射模型,得到两者函数关系后将其作为适应度函数展开遗传算法分析,优选特定意象下造型因子的最优组合,完成评估方法与优选方法的结合.根据优势因子组合进行设计实践以验证方法实用性,结果表明该方法能有效满足用户多维感性需求,为智能座舱造型设计多样化提供新的思路和参考.

关键词：智能座舱造型优化、感性意象预测、BP神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：45

分类号：TP301.6;F224;TB472

资助基金：国家社会科学基金21BG125

在线出版日期：2023-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1479-1488