本書基于大數據和人工智能技術，深入闡述了AHP、回歸分析、神經網絡、感性工程學、因子分析、K-平均算法、大數據聚類分析、數據挖掘技術、云計算、蟻群算法等方法在產品設計和設計創新中的實際應用。
本書案例豐富，實用性強，適合數據分析師、研發工程師、產品經理、產品運營者、設計學者、產品設計師，以及其他對數據感興趣、并希望借助數據力量的人群閱讀和參考。
緒論
一、概述001
二、國內外研究現狀003
第一章層次分析
一、層次分析法（AHP）簡介008
二、AHP建模方法009
三、設計創新應用案例013
第二章回歸分析
一、回歸分析簡介019
二、回歸分析在產品創新中應用的案例028
三、多元非線性回歸分析在產品設計評價中應用的案例031
第三章神經網絡
一、神經網絡（ANN）簡介034
二、神經元及網絡模型038
三、BP神經網絡047
四、設計中的神經網絡應用058
五、人工神經網絡展望064
六、綜合應用067
第四章感性工程學
一、感性工程學概述069
二、感性工程學理論071
三、語義差分法應用舉例073
四、基于語義差分法的產品設計方案076
第五章因子分析
一、因子分析簡介086
二、因子分析應用方法088
三、SPSS因子分析過程091
四、因子分析應用于產品創新的案例096
五、因子分析+神經網絡綜合應用到產品設計創新的案例102
第六章K-平均算法
一、K-平均算法概述121
二、K-means聚類算法研究現狀124
三、聚類相關知識126
四、案例分析——兒童腕帶的選擇130
第七章大數據聚類分析
一、大數據聚類分析在產品設計創新領域的研究現狀135
二、大數據設計創新應用138
三、數據驅動產品創新設計152
第八章數據挖掘技術
一、數據挖掘在產品設計創新研究中的應用現狀159
二、數據挖掘技術簡介161
三、數據挖掘在產品創新中的應用過程163
四、數據驅動產品設計創新168
五、大數據驅動產品創新設計178
第九章云計算
一、云計算在產品設計創新領域的研究現狀189
二、云計算簡介191
三、云平臺及其技術193
四、云計算應用在產品設計創新193
五、云設計平臺195
六、云計算產品應用案例197
第十章蟻群算法
一、蟻群算法在產品設計創新領域的研究現狀204
二、蟻群算法簡介205
三、蟻群算法的數學原理206
四、蟻群算法計算過程207
五、MATLAB代碼209
六、應用案例212
致謝
參考文獻
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