TELKOM NIKA , Vol. 11, No. 12, Decem ber 20 13, pp.  7671 ~76 8 1   e-ISSN: 2087 -278X           7671      Re cei v ed  Jun e  30, 2013; Revi sed Aug u st  21, 2013; Accepted Sept em ber 5, 201 3  Cognitive Analysis of Product Form Elements       Shutao Zh an g 1 , Jianning Su 1,2 * , Chibi ng Hu 1 , Peng Wang 2   1 School of Mec han ical & El ectronic a l Eng i n e e rin g , Lanz hou  Universit y  of T e chn o lo g y , Lan zhou, Gans u,  Chin a   2 School of Des i gn Art, Lanzh o u  Univ ersit y   of T e chnolog y, L anzh ou, Gansu ,  China, No. 2 8 7 , Lang on gpi n g   Roa d ., Qilihe D i strict, Lanzho u ,  Gansu, PRC. Postal cod e : 7 300 50   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : adiu 1 9 84@ 1 63.com       A b st r a ct   Percepti on is t he  most b a sic  form of co gn iti on th i n kin g  acti vity. Consu m er s'  percepti on i m a ge to   the pro duct for m  is  base d  o n   hu ma n' s visua l  perce pti on c h aracteristics, w h ich c an b e  su mmar i z e d   as the   overa ll  org ani zation, t he c o n s tant   me mory,  the  si mp le r egu latin g   an d  the  id entifi abl e d i scri m i natio n   accord ing  to th e Gestalt  princ i ple. F i rstly, th e  study  an aly z e s  the c haract e r i sti cs of c onsu m ers'   perc epti o n   imag e to the product form. S e con d ly, the e v alu a tion  m o d e l that is used  to simul a te consu m ers'  ima g e   perce ived  beh avior is b u il d u s ing gr ay corre latio n  an alysis  and fu zz y  n eur al netw o rk. F i nally, the practic e   exa m p l e of car  side pr ofile d e sig n  is taken,  and the r e sult s show  that the metho d  is h e lpfu l to prod u c t  form i m a ge i n telli ge nt desi gn.     Ke y w ords :  pr oduct des ig n, gray correl a tion  ana lysis, fu zz y   neur al netw o rk , form cogn itio n    Copy right  ©  2013 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion    Produ ct fo rm  is th e la ngu age  and  intermedia r y of th e de sig n  id e a s  and  u s e f unctio n .  The p r od uct  desi gn i s  not  only to re alize the u s e  fu n c tion, but  also to convey the me aning  a n d   symbol  of th e spirit a nd  culture. So, th e produ ct  fo rm is th e inte grated  result  of the p r od uct  obje c tive factors  su ch a s   the function,  stru ctur e, m a terial an d tech nolo g y intera ct with th e  aesth etic an d  value judgm ent of desig n e rs a nd con s umers [1].   In the  co nsu m e ma rket,  esp e ci ally to   the  daily produ cts, the aesth etic fun c tion of  prod uct h a s  become o ne  of the most i m porta nt  factors th at influence co nsum ers  dee ply [2].  The  com p lexi ty of mode rn  techn o logy  a nd the   diffusi on of te ch nol ogy ma ke it  impossibl e th at  the techni cal  level of a pro duct overto ps others.  In ot her words, th e prod uct s  which p a rtici p a t e   in the comp etition in mature market hav e the same t e ch nical level and appli c ati on functio n . In  this case, the perso nali z ation an d fa shio n be com e  the de ci si ve factor  wh en con s ume r s  purcha s e  pro duct s  [3], and  the pro d u c t appe ara n ce i s  the mo st di rect way to ref l ect pe rsonali t y  [4]. Theref ore, the  excell ent p r od uct s   must  not  o n l y  have  good  functio n , int e rface, o pera t ion  mode a nd te chni cal  cha r a c teri stics, but  also  n eed t o  have wond erful ap pea ra nce a nd eve n   emotional  factors in  ord e r  to meet th e  psychol o g ical  nee ds of  co nsum ers. Pe rceptio n i s  th e  mos t  bas i c  form of  c o gnition think i ng ac tivity.  Consum ers' pe rceptio n imag e to th e produ ct form  is b a sed  on  h u man' s vi sual  pe rception  chara c te ri sti c s, whi c h  can  b e  summa ri ze d a s  th e ove r all  orga nization,  the co nsta nt memory, th e simpl e  reg u lating a nd t he ide n tifiable discri minati on  according to  the Gestalt p r inci ple [5]. Produ ct form i m age d e sig n  is ba sed o n  human visu al  perceptio n, a nd it develo p s  de sig n  p r o g ram  with  th e form fa ctors a s  obj ect  a nd the i rratio nal  Kansei co gnit i on  informatio n  as startin g  point  [6 ]. Its main theo ry is Kan s ei Engi neeri ng [7], a nd  one  of the  difficult and  ho t resea r ch of  Kansei En gineeri ng i s   ho w to  enh an ce the Ka nsei   Enginee ring   system  with  artificial intell igen ce [8-10] . Based  on  thinkin g  scie nce [1 1], the  resea r ch o n   Con s um ers' i m age  pe rcep tion thin king   [12, 13] i s   a n  effective  way to solve t he  probl em. Th e related re sea r che s  focus on the transfe r tech n o logy of Co nsum ers' im age   perceptio n [14, 15], an d are l a cki ng in  co n s i derin g Con s umers' Ka n s ei  cog n itio n   cha r a c teri stics. The predi ction ac cu ra cy of the model is low.   The stu d y an alyze s  the  ch ara c teri stics  of  Con s um ers' pe rceptio n  image to the  prod uct   form firstly. Secon d ly, the evaluation  model  that  is used to  simulate  Co nsum ers' im age   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               e-ISSN: 2 087-278X   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 12, Dece mb er 201 3:  767 1 – 7681   7672 perceived behavior is  built  using gray relational  anal ysis and fuzzy neural network. Finally,  a   pra c tical exa m ple of ca r si de profile d e sign is taken.       2. The Char a c teris t ics of  Cognitio n     The human cognition processe s is fuzzy and has l earni ng  abilit y. And the  research  methods  used in this  s t udy  foc u s  on  th es e  tw o   c h ar ac te r i s t ics .   Knowle dge  is huma n ' s   su bjective im ag e to the  obje c tive world  a nd the  hum a n . The   fuz z y   c o gnition is formed from the think i ng of  the  obje c tive wo rld, it reflect s  the jud g me nt  cha r a c teri stics of the hu man' s co gnit i on level  to the obje c tive world. F r o m  the view of  informatio n proce s sing, the  kno w led ge a c qui siti on d e p end s not only  on the rea s o n ing, but also   on the cognit i on thinki ng  with fuzzy ch ara c teri st ics. The cognitio n  thinking i s  hi era r chical. And  there  are  re cessive of varying deg ree s  and fu zzi ne ss  of different  levels in  co g n ition thin kin g .  The ima ge t h inki ng p r o c e ss i s  n o t line a r, it's th ree - dimen s ion a l  and  wide, a n d  ha s a  stro ng  imaginatio n.  Some a b stra ct imagi natio n only  can  be  se nsed by th em, and  is dif f icult to exp r e s s  to others. Th ere i s   a cert ain am biguity . In intuitive thinkin g  an d  cre a tive thin king, it's full  o f   human 's fu zzy image thinking of intuition, inspir ation,  epipha ny, and also full of sen s e thin kin g   of "can only b e  felt, not exp l ained" [16].  Learning i s   a  behavio r to  gain exp e rie n c e o r   a  rel a tively long-la sti ng ad aptive chang e  of beh avior  potential  of  human  an d  animal i n  th e life  cou r se . Animal a n d  hu man  are  inse parable f r om lea r nin g , and learning  make s them  exist, develop and mai n tain a balan ce  with environ ment. In other word s, le arnin g  is th e mean s to  adapt to e n vironm ent for  them.Lea rnin g a c tivities, e v en the  simp lest le arni ng,  is  not the  a c tivity of a si ngle  cell,  but  a   comp re hen si ve activity of  a l a rg e n u m ber of n e u r o n s. T h e s e  n euro n s  con s ti tute a  com p l e x  netwo rk.       3. Product Design Param e ter s  Identifi cation Te ch nolog y     In this study,  the prod uct  param eters  are id entified  with gray relational g r a de, the  importa nt attributes that af fect  the  syste m  develo p me nt trend s  are  define d  a c cordin g to  gra y   relation al gra de. The d e si gner  ca n an a l yze the mutu al influen ce b e twee n vario u s d e termi n in g   factors an d m easure th e co ntribution  of the fact o r s to  behavio r a c cordin g to the  microsco pic  o r   macro s copi c geomet ric  p r oximity of factor  se qu e n c e s . In the field of produ ct form ima g e   desi gn, it hel ps d e si gne rs  unde rsta nd t he correl atio n  betwe en the  desi gn el eme n ts an d imag e,  and sort out the form featu r es that me et the  Kansei d e m and to defin e the key de sign eleme n ts.   Produ ct form  eleme n ts  a nd  catego rie s  a r e  cla s sified a nd n u m bere d  a c cord ing to  morp holo g ica l  analysi s . Kansei imag e  vocab u lari e s  a r e  colle cted, and th e  rep r e s entati v e  vocab u lari es  are  sele cted  according to  clu s ter a naly s is. Ba sed  o n  the se man t ic differential   method, a 5-level SD que stionn aire fo r each pai r of Kansei voca bulari e s an d  n  sampl e s i s   desi gne d to survey the con s ume r s' Kan s ei evaluation  to sample s.                                                                         (1)    The de cisi on  matrix  D  is de fined.                                                                                                (2)    And the elem ents of de cisi on matrix is  x i (k ) .                             Therefore, th e deci s io n matrix can be e x presse d as:       )) ( , ), 2 ( ), 1 ( ( ) ( 0 0 0 0 n x x x k x  ik i k x D ) ( )) ( , ), 2 ( ), 1 ( ( ) ( n x x x k x i i i i ) ( ) 2 ( ) 1 ( ) ( ) 2 ( ) 1 ( ) ( ) 2 ( ) 1 ( 1 1 1 0 0 0 n x x x n x x x n x x x D m m m Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   e-ISSN:  2087 -278X       Cog n itive An alysis of Pro d u ct Form  Elem ents (Shuta o  Zhang )  7673 Whe r e,  i=0, 1, 2, ..., m,  k=1, 2, ..., n,  N k i , .   x 0 (n )  is refe ren c e  sequ e n ce, the ot her  m  grou ps sequ en ce are  comp arative  seq uen ce s, a nd every se q uen ce contai n  n  fac t ors .  In this  s t udy , the Kansei evaluation  x 0 (k )  of  n  sample s i s  refe ren c e  seque nce, the  other  m  gro ups compa r a t ive seq uen ce re present t he  variou s de sig n  eleme n ts a nd catego rie s . The  seq u e n ce s a r e n o rmalize d , and  a normalize d   matrix  S  is de fined as:     .                                                                                           (3)    Whe r e,                  Acco rdi ng to  distan ce m e thod, the  m  seq uen ce s  are p r o c e s se d to form a n   m× n   norm a lized m a trix  x i *(k) . E v ery element s of ea ch  col u mn in no rm alize d  matrix  minus  x 0 (k ) , and  the absolute  values  con s titute a differen c e sequ en ce  matrix  ∆ .                                (4)     Gray rel a tion al coeffici ent is define d  as:                                                                       (5)    Whe r e,     ;     ;                                                           .                                                              ξ  is i dentification coefficie n t, it's use d  to  adju s t the co ntrast  betwee n  the o r igin al  obje c t  and th e o b je ct to be  mea s u r ed, a n d ] 1 , 0 [ . If the identific a tion coeffi c i ent is   s m aller, then the  correl ation  i s   stronge r. Gray relatio nal coe ffici e n t is th e  correlation  be tween  refe re nce   seq uen ce a n d  comp are se quen ce level,  and  0 ≤ r( x 0 (k ), x i (k )) ≤ 1.   Gray rel a tion al grad e is de fined as the a v erage of the  gray co rrelati on co efficient .                                                                    (6)  i i k x S ) ( * n k i i i k x n k x k x 1 * ) ( 1 ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 1 ( ) ( ) ( ) 2 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 1 ( ) ( ) ( ) 2 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 1 ( 0 * 0 * 0 * 0 * 2 0 * 2 0 * 2 0 * 1 0 * 1 0 * 1 n x n x x x x x n x n x x x x x n x n x x x x x m m m max 0 max min 0 ) ( )) ( ), ( ( k k x k x r i i ) ( ) ( ) ( * * 0 0 k x k x k i i ) ( ) ( min min * * 0 min k x k x i k i ) ( ) ( max max * * 0 min k x k x i k i n k i i k x k x r n x x r 1 0 0 )) ( ), ( ( 1 ) , ( Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               e-ISSN: 2 087-278X   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 12, Dece mb er 201 3:  767 1 – 7681   7674 Acco rdi ng to sorting g r ay  relational g r ade,  it's able  to asse ss t he influen ce  of the   desi gn el eme n ts to Ka nsei  image,  and   then id entify the individu al  paramete r s  and  platform  para m eters.       4. Kansei Image Predic tion Model    Fuzzy ne ural  netwo rk  com b ine s  the  adv antage s of fu zzy  system  a nd ne ural net work,   and ab and o n s the di sa dvantage s of  them. It h a s the u n ce rtain informa t ion pro c e s si ng   capability of t he fuzzy  sy stem  and self-l earni ng abilit y  of  the neu ral net work.  T here i s  a very  broa d a ppli c a t ion prospe cts in  the fiel d  of co nt rol  foreca st. Fu zzy  neural n e two r k  can  be  u s e d   to verify the corre c tne s s o f  the individu al  paramete r s an d platform paramete r s ba se d on t h e   gray rel a tiona l analysi s . The human b r ai n has the  a b i lity to learn and fuzzy cog n ition feature s   in the  perce ptual p r o c e s s, an d the  chara c te ri sti c s of ne ural  n e tworks a n d  fuzzy sy ste m   correspond with them.  Neural  net work  has a  strong ability to ad apt and learn, but it can  not  deal  with fu zzy informatio n. Fuzzy  rule s, mem bersh ip fun c tion a nd oth e r  de si gn p a ra meters  rely heavily on experie nce,  so fuzzy sy stem la cks the ability of s e lf-lea rning a nd adaptatio n.   Fuzzy neu ral  netwo rk a c h i eves the co mpleme ntar it y of neural n e twork a nd fuzzy system;  it  applie s n eura l  netwo rks to   con s tru c t fu zzy sy stem . Accordi ng to th e input  and  o u tput sa mple s,  the sy stem a u tomatically  adju s t the  de sign  pa ram e ters in  order to sim u late th e an alysi s  be tte r  and fore ca sti ng pro c e s s of human b r ain  [17].  The e s tabli s h m ent of the  n eural  net work i nput l a yer i s  determine d  by the  study  obje c t,  it compri se s the input layer nodes a nd the input dat a. In this study, the input layer nodes i s  the  total numbe r of coo r dinate  of the key point wh e n  sa mple co ntou r is quanti z ed,  and the inpu t   data i s  the  coordi nate s  of  the  respe c tive key poi nt. Fuzzificatio n  mean s to t r a n sform the  cl ea r  sign al into  a  fuzzy  set d e scrib ed  by the  membe r ship  gra de. Th e  pro c e s s is  used to te st th e  exact valu e  o f  variabl es an d tra n sfo r m t hem i n to a p p r op riate  wo rd s a n d  ph ra se s a c co rdin g t o   its ambig u ity and mem b e r shi p  fun c tio n . In this  stu d y, the neural netwo rk o u tput the fuzzy  Kansei eval u a tion in the form of ambigui ty function membe r ship grade.   In this study,  triangula r  fu zzy nu mbe r  is us ed to re p r esent the Ka nsei eval uati on [18,  19]. The tria ngula r  fuzzy numbe r is a  spe c ific  ca se  of fuzzy set s . Thre e ele m ents ( t 1 ,  t 2 ,  t 3 )  express a triangul ar fuzzy number and represen t a probability distribution as shown i n     Figure 1.          Figure 1. Tria ngula r  Fu zzy  Numb er a nd  Membe r ship  Grad e       Membe r ship  grad e is exp r essed by:      3 3 2 3 2 3 2 1 1 2 1 1 , 0 , , , 0 t x t x t t t t x t x t t t t x t x x i                                                                  (7)    It is gene rall y believed th at the increa se of mi ddle  layers  ca n re duce net work errors  and imp r ove  accuracy, b u t it also in crea se s  the n e twork  com p l e xity, training time and th e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   e-ISSN:  2087 -278X       Cog n itive An alysis of Pro d u ct Form  Elem ents (Shuta o  Zhang )  7675 tenden cy of  over-fitting.  Horin k  h a s pro v ed that  if th e inp u t layer  and  output la yer ap ply line a r  transfe r fun c ti on an d the m i ddle laye r ap plies Sig m oid  tran sfer fun c tion, the MLP  netwo rk with   a mid d le lay e r  ca n a ppro a ch  any  ratio nal fun c tion   with a r bitrary  preci s ion  [2 0]. So, a 3 - la yer  neural netwo rk is a dopte d  in this stu d y.  The middle layer no des a r e very important. It  influen ce s th e pe rform a n c e  of network for it is  th e direct  ca u s e  of over-fitting. The  ba sic  prin ciple  of t he mid d le la yer no de s i s  that wh en t he a c curacy  req u ire m ent s i s  me et, the  stru cture of n e twork  sho u l d  be a s  comp act a s   po ssi bl e. Typically, the middl e layer no de s are  a   half of the  su m of the in pu t layer an d o u tput  layer  n ode s. Defu zzification m e a n s to t r an sform  the output fu zzy valu es i n to cle a r val ues. Me mbe r ship  gra de  μ out (x)  can be   defined as a  polyline  conn ect to the o u t put node s in  turn. In or de r to get the v a lue of Kan s ei image, it i s   necessa ry to obtain the ce nter of gr avity of polyline. It is defined a s :    1 0 1 0 ) ( ) ( dx x dx x x x out out CG .                                                                             (8)    A fuzzy ne ural netwo rk is cre a ted, an d  it s paramete r s  su ch a s   weight and  error a r e  adju s ted in th e training p r o c e ss. It is sho w n in Figu re  2.          Figure 2. Fuzzy Neu r al Network      In this study, the level of  Kansei eval u a tion  is divid ed into five classe s, and they are  defined  a s   5  point s  on t he axi s . Th e  no rmali z ed   numbe rs a r e  0, 0.2 5 , 0.5 ,  0.75  and  1 .   Acco rdi ng  to  the  semanti c  differential m e thod,  if  the   value of Ka n s ei  evaluatio n range s f r o m  - 0.125 to 0.1 2 5 , it belong s t o  the cl ass  re pre s ent e d  by  the point. Fo r example, the  numbe r 0.25  rep r e s ent s th e second  cl a ss,  as sho w n  in Fi gure 3.  I f  the Kan s ei   evaluation  is  in the  regi on  of  0.125 to  0.3 75, it is con s ide r ed  that  the Ka n s ei e v aluation bel ong s  to  th e se con d  cla s s.  Therefore, when the erro r absolute valu e betwe en th e forecast  val ue of neural netwo rk a nd the   evaluation of  subj ect s  is le ss tha n  0.125 , the predicte d  result is acceptable.   125 . 0 25 . 0 0.25 x   Figure 3. Rea s on able Erro r Rang e       5. Case Stud y  The rese arch ers  coll ect a l a rge  numb e r  of lateral vie w  imag es of  car, a nd  cho o se 5 0   image s as th e experim ent al sampl e s a s  sho w n in Ta ble 1.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               e-ISSN: 2 087-278X   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 12, Dece mb er 201 3:  767 1 – 7681   7676 Table 1. The  Experimental  Sample s  1 2 3 4 5      6 7 8 9  10      11  12  13  14  15      16  17  18  19  20      21  22  23  24  25      26  27  28  29  30      31  32  33  34  35      36  37  38  39  40      41  42  43  44  45      46  47  48  49  50          Then,  all  the sampl e s are quantified  a s  sho w n  in  Fig u re 4. Th e si de contou r is  define d   by 27 key poi nts, whi c h  directly ch ang e  the sid e  cont our. At the sa me time, the  key poi nts a r e   the basi s  of d e sig n  eleme n t s  and catego ries of  side contour.           Figure 4. Side Conto u r of Car      Acco rdi ng to the key point s, side conto u r of  car i s  divided into followin g  eleme n ts: the  form of head  end (A1 ) , the thickn ess of head en d (A 2), the lowe r se ction outlin e of head en d  (A3), the h o o d  angle  (B1 ) , the hoo d ra di ans  (B2), t he  form of car  canopy (C), the form of tru n k   lid (D), the fo rm of trail  (E 1), the thi c kn ess of  trail  (E 2), the lo we r  se ction o u tlin e of trail  (E3);  three p r op orti onal relation ship: the lengt h of hood /the  length of ca r cano py (F),  the length of  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   e-ISSN:  2087 -278X       Cog n itive An alysis of Pro d u ct Form  Elem ents (Shuta o  Zhang )  7677 trunk lid/the l ength of  ca r can opy (G),  the len g th  of ca r/the he ight of car  (H). Th e d e si gn  element s are descri bed a n d  cla ssifie d  b a se d on qu ali t ative methods as  sho w n in  Table 2.     Table 2. De si gn Element s and Catego ri es   1  2  3  4  5  6  A1 Circular  Semicircular   Bald  Square   Step w i se  Sharp   A2 53~61  61~69  69~77  77~85  85~93    A3  Long and  par allel  Long and  fastigiate  Short and  par allel  Short and  fastigiate     B1 0.11~0.14   0.14~0.17   0.17~0.20   0.20~0.23   0.23~0.26     B2 Small  Medium  Large         C  Broken line  Stream line  Oval        D  Long and  par allel  Long and  fastigiate  Short and  par allel  Short and  fastigiate  Without  Backw ard  tilt   E1 Circular  Step w i se  Square   Circular  -square   Sharp    E2 79~87  87~95  95~103   103~111   111~120     E3  Long and  par allel  Long and  fastigiate  Short and  par allel  Short and  fastigiate     F 0.32~0.37   0.37~0.42   0.42~0.47   0.47~0.53   0.53~0.58     G Without  0.14~0.17   0.17~0.20   0.20~0.23   0.23~0.26     H 0.24~0.255   0.255~0.27   0.27~0.285   0.285~0.30   0.30~0.315         Finally, the d e sig n  ele m e n ts of 5 0  q u antize d  sam p les are  classified to  en sure th at  each ele m en t is de scrib e d  acco rdi ng t o  de sign   ele m ents and categori e s  in Table 2.  In  this  study, a surv ey que stionn aire i s  de sig n ed to su rvey Con s um ers' Kansei evalu a tion  to  vario u s  car s .  Fir s t l y ,  t he re se ar che r s  colle ct  a lo t  of   Kansei v o ca bula r ie s that de scribe t he car  conto u r .  And the n  the  su bje c ts pi ck o u t  six Kan s ei vo ca bula r ies  (Dynami c , stylish,  eleg ant, flow line s ,  stationa ry an d pe rsonali z e d ). Fin a lly, a  5-level  que sti onnai re i s   de sign ed  acco rding to  6 Ka n s ei  vocab u lari es  and 50  sa m p les. Th e re sea r che r s  ca lculate  and o b tain the Ka nsei  evaluati o n   averag e of e a ch  sa mple.  To Kan s ei vo cab u lary "dyn amic", for ex ample, the  d e sig n  ele m en ts  and Kan s ei e v aluation ave r age of ea ch   sampl e  are shown in Tabl e 3.    Table 3. The  De sign Elem ents an d Kan s ei Evaluatio n Average   Sample  Design elements and categories   Kansei  A1  A2 A3  B1 B2  C  D  E1 E2  E3  F  G  H  Dy namic   Sample  1  3 3  1 3  1 1  1 2  4 1  4 3  2  2.94  Sample  2  1 5  1 2  1 3  1 2  4 2  4 3  3  3.34  Sample  3  3 3  4 3  3 2  5 1  4 1  5 1  2  3.28  Sample  4  1 4  3 1  1 2  6 3  3 4  5 3  1  4.10  ···  ···   ···   Sample50  1 3  2 5  2 2  2 1  3 2  2 2  2  4.00      Table 4. The  Sort of Desi g n  Elements    Element  =0.2  Sort   =0.3  Sort   =0.4  Sort   A1  0.482566  13 0.572746   13 0.634812  13  A2  0.610798  7 0.688212   7  0.73852   7  A3  0.559572  12 0.642855   12 0.698612  12  B1  0.616235  6 0.691085   5 0.740225  4  B2  0.645459  2 0.721222   2 0.769094  2  C  0.577061  9 0.658858   9 0.713201   10  D  0.617059  4 0.690557   6 0.739078  6  E1  0.616775  5 0.693481   3 0.743235  3  E2  0.562895  11 0.645324   11 0.700201  11  E3  0.570193  10 0.656708   10 0.713449   9  F  0.680175  1 0.749672   1 0.793542  1  G  0.617779  3 0.691425   4 0.739754  5  H  0.591595  8  0.66495   8 0.714329  8      Kansei  evalu a tion ave r a g e  of  sampl e s a nd  ca teg o ry numbe r are  u s ed   to co nstruct  t h e   origin al de cision matrix to  calculate th e gray  relatio nal grade. If the gray rela tional grade  of  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               e-ISSN: 2 087-278X   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 12, Dece mb er 201 3:  767 1 – 7681   7678 element s are  too simila r, it will be difficult  for de sign ers to di stingui sh p a rameters. Th e  identificatio n coeffici ent  ξ   sho u ld be  ad justed  so a s   to stren g then  or we aken t he co ntra st o f   gray rel a tion al gra de. Wh en the identi f ication c oefficient s are 0.2, 0.3,  0.4, the cal c ul atio n   results a r e sh own in Ta ble  4.      Table 5. The  Coo r din a tes  of Key Points of Test Samples    Sample 1  Sample 2  Sample 3  Sample 4  . . .  Sample  50  x1   270 264 272  260  265  y1   190 184 178  180  188  x2   220 222 240  232  227  y2   194 190 180  184  195  x3   192 186 204  200  188  y3   208 204 188  192  205  x4   187 181 196  188  183  y4   224 220 204  224  222  x5   186 180 194  186  180  y5   244 242 222  250  237  x6   196 194 198  190  179  y6   260 256 230  258  251  x7   200 196 200  191  192  y7   282 276 258  270  283  x8   210 198 223  192  190  y8   298 298 284  284  296  x9   262 260 278  254  243  y9   300 304 306  284  305  x10   320 324 336  314  302  y10   328 328 322  304  326  x11   372 398 390  374  348  y11   344 346 328  320  339  x12   424 440 434  430  408  y12   347 350 330  324  345  x13   480 490 476  472  478  y13   345 348 330  324  345  x14   527 534 520  516  530  y14   338 340 325  320  338  x15   580 588 566  556  585  y15   312 318 304  302  316  x16   620 632 608  592  638  y16   288 292 280  286  289  x17   680 694 672  660  702  y17   281 284 277  282  281  x18   728 750 733  730  757  y18   274 276 266  273  267  x19   777 784 760  756  782  y19   261 266 252  266  253  x20   791 800 786  778  792  y20   244 253 235  254  236  x21   800 808 786  786  792  y21   230 228 214  226  208  x22   800 809 782  785  790  y22   213 211 200  212  193  x23   800 807 784  784  793  y23   194 190 186  193  189  x24   780 778 761  760  774  y24   186 178 179  182  182  x25   736 738 732  736  735  y25   184 174 176  182  178  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   e-ISSN:  2087 -278X       Cog n itive An alysis of Pro d u ct Form  Elem ents (Shuta o  Zhang )  7679 The so rt  re su lt s sho w s t hat   the contributi on of desig n element s B1, B2, F, G to  Kansei   image "dyna m ic" is g r eat,  and the ele m ents A1, A 3 , E2 have a  small contri bution to Ka nsei   image "dyna m ic". So, the  element s B1, B2, F,  G are defined as in dividual para m eters, and the   element s A1,  A3, E2 are d e fined a s   plat form p a ra met e rs.  The  pa ra meter i dentification  re sult s  are cond uciv e to the positioning, de sign  and im prove m ent of desig n element s. 50 sampl e s  a r e   divided into two group s. T he 7th,  16th, 26th, 30th an d 47th sam p l e s are ran d o m ly selecte d  as  test sample s  to verify the t r ainin g   re sult s of fu zzy ne ural  network.  The  re maini ng 4 5   sampl e s  are u s ed to train the netwo rk. The in put layer nod es of  network are equal to the total numbe r o f   coo r din a te of  key p o ints  o n  the  sampl e   outli ne. Th ere are 27  poin t s on th e sam p le outlin e, b u t  the 26th and  27th point s a ffect the form of chas si s o n ly, so the first 25 point s are cho s en a s   key poi nts, a nd 50  co ordin a tes a r e  defin ed. The r efo r e ,  the total nu mber  of input  layer n ode s i s   50, and the in put data is th e coo r din a tes of key points of 45 sample s as  sho w n in  Table 5.   The Kan s ei  evaluation i s   divided into fi ve levels, an d the corre s p ondin g  rel a tionship   betwe en Kan s ei evalu a tion  hiera r chy an d triangul ar fu zzy nu mbe r  is sh own in Table 6.       Table 6. Co rresp ondi ng Relation ship   Kansei evaluatio n  Triangular fuzz y  number   1  0, 0, 0.25   2  0, 0.25, 0.5   3  0.25, 0.5, 0.7 5   4  0.5, 0.75, 1   5  0.75, 1, 1       The output of  network is th e three ele m ents ( t 1 ,  t 2 ,  t 3 ) of triangula r  fuzzy num be r, which  is no rmali z ed . According t o  the cha r a c t e risti cs  of the triangula r  fu zzy nu mbe r , 21 nod es divi de  the axis 0 to 1 into 20 segments, an d these  no de s are the outp u t layer node s as sho w n in   Figure 5.           Figure 5. The  Output Layer Node s       There is a middle layer in the netwo rk.  There are 5 0  input node s a nd 21 output  node s  in net wo rk,  so the  num be r of mid d le  layer  nod es is 3 6 . The  researche r s  set the  pa ramete rs  of   netwo rk  su ch  as refre s h freque ncy, learning ra te, mo mentum co nstant, the number of trainin g   and conve r g ence erro r. After r epe ate d  trainin g , the network  eventually converg e s to  an  accepta b le e rro r. To co mpare with  the ac tual d a ta, the output data is deco ded with  defuzzificatio n  metho d  to  get the intuiti onal a nalys i s   results. T he a nalysi s  results of the  Kan s ei  image "dyna m ic" is sho w n  in Table 7.      Table 7. THE  ANALYSIS  RESULTS of  the Kansei Im age "dynami c "  Actual  data  0.4754  0.3115  0.5574  0.7377  0.1230   Prediction  date  0.5010  0.2024  0.5539  0.7388  0.1555   Error   0.0256  -0.1091   -0.0035  0.0011   0.0325       The re sult s show that the  error of five test  sa mple s i s  in a rea s on able e rro r ran ge, and   it is proved th at the predi ction method b a s ed o n  fuzzy neural network is fea s ible.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               e-ISSN: 2 087-278X   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 12, Dece mb er 201 3:  767 1 – 7681   7680 In orde r to  predi ct the  Kansei  eval uati on of ne w sample  without the pl atform  para m eters, the re sea r che r s excl ude th e desi gn  ele m ents A1 an d A3 accordi ng to the gra y   relation al g r a de  sort  of 6 K ansei ima ge.  In actu al o peration, the  nod e that  affe cts  the individu a l   para m eter a nd pl atform  para m eter sh ould  be  re tai ned. Fo r  exa m ple, the  no de x21  affects  platform  pa ra meter A 1  a n d  individ ual  p a ram e ter H,  so it  is retai n ed in  the  foreca st p r o c e s s.  Acco rdi ng to the key point s on the outli ne, the node s that affect platform pa ra meters A1 an d   A3 are sho w n  in Table 8.      Table 8. Platform Paramet e rs a nd Asso ciated  Nod e s  Platform param et ers  Associated nodes  A1  x22,   x23,   y21,   y22,   y23   A3 x25,    y25       These n ode s are  removed  from th e inp u t laye r  of ne twork. Th e re sea r che r s adj ust th e   middle laye r, and train the  netwo rk a gai n. And t he verification  re su lts are  sho w n  in Table 9.      Table 9. The  Verificatio n  Result s  Actual  data  0.4754   0.3115  0.5574   0.7377  0.1230   Prediction  date 0.2916   0.2262  0.5899   0.6717  0.1761   Error   -0.1838  -0.0853   0.0325  -0.0660   0.0531       To the  Kan s ei imag e "dy namic", th e  result s  sho w  t hat fou r  e r rors in  the  five  sampl e   forecast  re sul t s a r e in  rea s onabl e rang e ,  the fore cast  accu ra cy rate is 80%. F o r other Kan s ei   image s, the  predi ction  a c curacy  ca n reach 80%. It  is evid ent t hat the  re sul t s of platfo rm  para m eter id entification a r e corre c t.      6. Conclusio n   In this stu d y, the re sea r chers calculat e and  so rt the gray rel a tional g r ad e  betwe en  desi gn el eme n ts an d Kan s ei image  with  gray relation al analy s is, a nalyze th e Ka nsei  evaluatio n   and fo re ca st the Kan s ei e v aluation of t he p r odu ct s  without pl atform pa ram e te rs  usi ng fu zzy  neural net wo rk. Th e re sul t s sh ow that  the gray  rel a tional an alysis m e thod  can be u s e d  to  identify the platform pa rameters an d  indivi dual p a ram e ters of  prod uct, an d fuzzy neural  netwo rk i s  ap plica b le to predict Kan s ei  evaluation.       Ackn o w l e dg ement   The autho rs woul d like to extend our  si nce r e t han ks to all those who co ntribute d  to this  study, e s pe ci ally the p a rticipants who to ok th e troubl e to  re spo n d  to the  que sti onnai re s. Th e   proje c t i s   spo n so red  by  Na tional Natural  Scien c e  Fou ndation  of Ch ina (510 650 1 5 ), Fo und atio n   of Postg r ad u a te Sup e rvisor  of Ga nsu  Educatio n  Office in  China   (100 7ZT C 08 1)  and  Scie ntific  Re sea r ch Fo undatio n for t he Retu rn ed  Oversea s  Ch i nese Sch o lars of State Educatio n Mini stry  ([2010]1 561 ).       Referen ces    [1]  Nie Pi ng. Cha n ges of Prod uc t Form  w i th Soci al Dev e lo pme n t.  Art and Desi gn . 200 9; (3): 166-1 68.   [2]  Osgood C E, Suci C J.  T annen ba um P H.  T he m easure m ent of meani ng. Ur ba na: U n iversit y  of   Mino es Press. 195 7.  [3]  Xi an Gua ngm ing, Z eng B i qin g , Yun Qi ao yu n, et  al. Non-sp ecific  perso n  conti n u ous spe e ch   ide n tificatio n  i n  seco nd la n gua ge us in g BPR.  T E LKOMNIKA Indon esia n Jour nal  of Electrica l   Engi neer in g . 2012; 10( 7): 160 4-16 09.   [4]  Lia n -Yin Z hai,  Li-Ph eng  Kho o ,  Z hao-W e i Z h ong. A  domi n a n ce-b ased  rou gh set  ap proac h to Ka ns e i   Engi neer in g in  prod uct deve l o p ment.  Expert System w i th Applic atio ns . 20 09; (36): 39 3-4 02.   [5]  Kurt K. Principl e of Gestalt psych o l o g y . F i rs t Editio n. Han g z hou: Z hej ia ng  Educati on Pres s. 1997.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.