本书基于大数据和人工智能技术，深入阐述了AHP、回归分析、神经网络、感性工程学、因子分析、K-平均算法、大数据聚类分析、数据挖掘技术、云计算、蚁群算法等方法在产品设计和设计创新中的实际应用。
本书案例丰富，实用性强，适合数据分析师、研发工程师、产品经理、产品运营者、设计学者、产品设计师，以及其他对数据感兴趣、并希望借助数据力量的人群阅读和参考。
绪论
一、概述001
二、国内外研究现状003
第一章层次分析
一、层次分析法（AHP）简介008
二、AHP建模方法009
三、设计创新应用案例013
第二章回归分析
一、回归分析简介019
二、回归分析在产品创新中应用的案例028
三、多元非线性回归分析在产品设计评价中应用的案例031
第三章神经网络
一、神经网络（ANN）简介034
二、神经元及网络模型038
三、BP神经网络047
四、设计中的神经网络应用058
五、人工神经网络展望064
六、综合应用067
第四章感性工程学
一、感性工程学概述069
二、感性工程学理论071
三、语义差分法应用举例073
四、基于语义差分法的产品设计方案076
第五章因子分析
一、因子分析简介086
二、因子分析应用方法088
三、SPSS因子分析过程091
四、因子分析应用于产品创新的案例096
五、因子分析+神经网络综合应用到产品设计创新的案例102
第六章K-平均算法
一、K-平均算法概述121
二、K-means聚类算法研究现状124
三、聚类相关知识126
四、案例分析——儿童腕带的选择130
第七章大数据聚类分析
一、大数据聚类分析在产品设计创新领域的研究现状135
二、大数据设计创新应用138
三、数据驱动产品创新设计152
第八章数据挖掘技术
一、数据挖掘在产品设计创新研究中的应用现状159
二、数据挖掘技术简介161
三、数据挖掘在产品创新中的应用过程163
四、数据驱动产品设计创新168
五、大数据驱动产品创新设计178
第九章云计算
一、云计算在产品设计创新领域的研究现状189
二、云计算简介191
三、云平台及其技术193
四、云计算应用在产品设计创新193
五、云设计平台195
六、云计算产品应用案例197
第十章蚁群算法
一、蚁群算法在产品设计创新领域的研究现状204
二、蚁群算法简介205
三、蚁群算法的数学原理206
四、蚁群算法计算过程207
五、MATLAB代码209
六、应用案例212
致谢
参考文献
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