《表6 每个意象词汇对对应的贡献率排前10的设计变量》

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《产品造型设计中面向多维感知KE模型的构建》

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选取10个代表性的智能机器人样本，与意象词汇相结合做调查问卷，以此分析意象词汇与造型要素间的对应关系。邀请30名具有设计背景的参与者（15名男性和15名女性，平均年龄26岁）进行问卷调查，使用4组感性意象词对智能机器人样本进行评分，评分范围为1至7分，然后整理每个样本对应的意象词对的SD平均值。将每款机器人的SD平均值作为因变量，将变量的编码矩阵（即二进制串）作为自变量。由于本文所取样本数据量不大，因而采用偏最小二乘（PLS）的方法来建立自变量和因变量之间的关系。并利用PLS分析的贡献率确定10个主特征变量，见表6。