基于CPO-CNN-LSSVM的智能粉丝文化可持续性设计方法的研究

科学领域:

• *跨学科的研究在文化遗产研究,人机交互和智能技术创新的交叉点.
• * 探索无形文化遗产 (ICH) 在功能性消费电子产品设计中的整合.

背景情况:

• *智能家居系统经常忽视文化细微差别,导致传统价值观与现代技术之间的断开.
• * 苗族民族文化为探索将文化真实性融入产品设计提供了丰富的背景.

研究的目的:

• * 制定一个系统的框架,将非物质文化遗产纳入智能家居产品设计.
• * 应对在智能产品开发中平衡文化真实性与功能要求的挑战.
• * 利用苗族民族文化和家庭智能风扇作为这种整合的案例研究.

主要方法:

• *一种混合方法,结合了模糊分析层次过程 (FAHP) 来权衡情感需求和文化风格.
• * 模糊质量功能部署 (FQFD) 以将用户需求转化为特定的设计特征.
• * 应用Crested Porcupine Optimizer-Convolutional Neural Network-Least Squares Support Vector Machine (CPO-CNN-LSSVM) 算法来建模复杂的关系和预测最佳设计. 这是一个非常简单的方法.

主要成果:

• *综合方法成功地确定了关键的设计特征,这些特征既具有文化意义,也与用户产生了情感共.
• * 该方法确保智能风扇设计符合功能要求,同时真实体现了苗族的文化价值观.
• * 证明了混合方法在解决产品创新的文化融合复杂性的有效性.

结论:

• * 拟议的框架通过智能产品创新为文化遗产提供了可持续和系统的途径.
• * 这项研究提供了一个可复制的模型,用于将非物质文化遗产纳入未来智能产品的设计.
• *成功的整合通过将技术进步与文化保护相结合,提高产品价值.