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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

以人为本，是经济发展的新常态，按照用户需求提供有针对性、个性化的功能和服务，已被各行各业奉为圭臬，视为信条。在手机行业也不例外，一部好的手机，不仅要具备优良的性能，高端的配件，更要能够以人为本，在造型设计方面，满足消费者的需求，让消费者对产品“一见钟情”

在传统神经网络优化模型的基础上，结合ga-bp算法，研究手机造型设计评价系统，系统基于matlab r2011b软件平台,对产品各参数重要性进行评价。通过构建某产品评价二级指标体系，根据若干有效问卷量化。以其中90%样卷进行训练，用剩余10%样卷作为验证样本对模型进行验证。

因此开发并设计一个关于神经网络优化的手机造型设计评价系统是很有必要的。手机造型设计师可以借助系统所提供的参数，设计出符合用户需求的设计方案。通过此评价系统可以对设计方案进行科学评价。

国内外研究现状

近年来，国内外学者对神经网络在产品造型设计评价中的应用开展了大量研究。如建立三层网络模型来对产品进行评价，利用遗传算法来优化手机的产品造型设计；采用偏最小二乘法和神经网络相结合的方法，为跑鞋的外观造型设计开发设计支持系统；通过对手机的实验研究，用感性工学的概念收集数据，建立神经网络模型来进行产品形象设计与评价；将ＢＰ神经网络引入产品造型设计评价中，建立评价模型，较准确地评价产品造型设计；利用Ｍａｔｌａｂ神经网络工具箱建立ＲＢＦ神经网络模型评价系统，用于冰箱造型设计的评价中，评价模型预测具有更高的精度和更快的收敛速度。

2. 研究的基本内容

本论文在传统神经网络优化模型的基础上，结合GA-BP算法，研究手机造型设计评价系统，系统采用MATLAB编程语言，基于MATLAB R2011b软件平台,对产品各参数重要性进行评价。通过构建某产品评价二级指标体系，根据若干有效问卷量化。以其中90%样卷进行训练，用剩余10%样卷作为验证样本对模型进行验证。通过系统的设计与实现达到混合 GA-BP产品造型设计评价系统能对设计方案进行科学评价的目的。

为全面科学地评定、筛选最佳设计方案，本论文借助遗传算法的全局寻优能力对 ＢＰ神经网络进行优化，构建混合 ＧＡ－ＢＰ算法，并将其应用于手机产品造型设计评价中。在建立手机造型二级指标评价体系的基础上，利用１８款设计方案 中的１５款对混合 ＧＡ－ＢＰ评价系统进行训练，利用其余３款设计方案对训练后的系统进行验证。验证模拟值与实际值的相对误差，以期通过对产品造型设计的客观、高效评价，为概念设计提供有效的辅助与支持，提高设计的效率。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本课题计划2017年3月份前完成设计部分，对整个课题有了清楚的认识，对所要开发的系统有了明确的目标。

2017年3月至4月完成研究设计前的准备工作。熟悉matlab语言，遗传算法核心思想，ＢＰ神经网络，对系统的研究设计过程有清晰的思路。

2017年4月至5月完成研究设计部分，构建神经网络优化模型，基本完成所要求实现的设计。

4. 参考文献

[1] 华尔天，曹魏魏，陈颖，等． 基于指标结构基因模型的评价驱动型产品设计 ［j］．计算机工 程与设计，2012，33 (8)：3184－3188.

[2] 郭伏，赵磊，操雅琴，等．基于感性工学的轿车前脸造型优化设 计 ［Ｊ］．工业工程与管理，2012(6): 111-116．