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研究生： 蔡淑娟
Tsai, Shu-Chuan
論文名稱： 類神經遺傳演算法應用於產品配色系統之建立研究
A Study on Building the Color Combination System Using Neural Network and Genetic Algorithm
指導教授： 蕭世文
Hsiao, Shih-Wen
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 規劃與設計學院 - 工業設計學系
Department of Industrial Design
論文出版年： 2003
畢業學年度： 91
語文別： 中文
論文頁數： 84
中文關鍵詞： 感性工學 、色彩意象 、遺傳演算法 、倒傳遞網路 、類神經網路 、產品配色
外文關鍵詞： Kansei Engineering System, Color Images, Genetic Algorithm, Back-Propagation Neural Network, Neural Network, Color Combination
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    • 不同的色彩帶給人不同的意象感受，而意象又往往會隨著環境因素而改
    變，無論是色彩的形狀，比例、面積或所佔的位置，都可能導致意象的變化；於
    是當現有的配色理論直接應用在產品設計上時，我們將無法準確預知該色彩配
    置，是否會受到產品特有的型態與屬性影響，與目標意象產生偏差！為了要降低
    產品配色的意象偏差，本論文試著以建構產品配色的問卷系統，便利專屬意象調
    查的產生，再藉由配色理論設計問卷，簡化問卷調查的時程，配合類神經遺傳模
    擬消費者意象評價，提供符合個別產品型態的配色建議。

    Different colors bring people different feelings of images, while images usually
    change along with the change of surrounding factors. Whatever the shape, the ratio,
    the area or the position of the colors may cause a change of the image. Therefore,
    when applying the current theory of Color Combination directly to product designs,
    we will not be able to predict precisely whether the arrangement of colors may differ
    from the target image due to the special pattern and characters of the product! In order
    to minimize the image deviation due to the color combination, this paper tries to first
    make the way to result in an exclusive investigate the image of product more easily
    by building a poll system on product color combination, and then to provide advice
    suitbable for individual product type by designing polls using color combination
    theory, simplifying the schedule of poll survey, and simulating the consumer's image
    valuation according to the theory neural network and genetic algorithm.

    第一章緒論… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … … … ... 1 1.1 研究背景… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … … .. 1 1.2 研究動機… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … … .. 1 1.3 研究目的… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … … .. 2 1.4 研究方法與架構… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … .. 3 第二章文獻探討… … … … … … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … . 5 2.1 感性工學… … … … … … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … 5 2.1.1 感性的定義… … … … … … … … … .. … … … … … … … … … .. … . 5 2.1.2 感性工學的定義及重點… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … 5 2.1.3 感性工學的三種形式… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … .. 6 2.1.4 感性於量測上的探討… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … .. 6 2.1.5 意象語彙相關研究… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … … .. 7 2.2 色彩調和… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … .… … 8 第三章研究理論… … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … … … ... 9 3.1 類神經網路… … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … … … ... 9 3.1.1 類神經網路簡介.. … … … … … … … … … .. … … … … … … … … ... 9 3.1.2 類神經網路架構.. … … … … … … … … … .. … … … … … … … … ... 10 3.1.3 倒傳遞神經網路架構… … … … … … … … … .. … … … … … … … … .. 12 3.1.4 類神經網路應用… … … … … … … … … .. … … … … … … … … … … 17 3.2 遺傳演算法… … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … … … ... 18 3.2.1 遺傳演算法簡介… … … … … … … … … .. … … … … … … … … … … 18 3.2.2遺傳演算法架構與流程… … … … … … … … … .. … … … … … … … … 18 3.2.3 遺傳演算的應用… … … … … … … … … .. … … … … … … … … … … 26 3.2.4 遺傳演算應用於產品設計之探討… … … … … … … … … .. … … … … … 28 3.3 色彩設計原理… … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … … … ... 30 3.2.1 色彩的構成… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … . 30 3.2.2 色彩的體系… … … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … .. 36 3.2.3 色彩的心理感覺… … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … 36 3.2.4 調和與配色… … … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … .. 38 第四章實驗系統規劃… … … … .. … … … … … … … ...… … … .. … … … … … … 50 4.1 實驗系統概念… … … … … … … … … … … … .. … … … … … … … … … .. 51 4.2 第一階段產品配色意象問卷… … .. … … … … … … … … … .. … … … … … . 51 4.3 第二階段類神經網路學習與預測… … … … … … … .… … … … … … … … … . 52 4.4 第三階段產品配色遺傳演算模式之建立… … … … … .. … … … … … … ..… … 56 4.5 第四階段配色結果與建議… … … … … … .. … … … … … … … … … … … … .. 59 第五章系統建構… … .. … … … … … … … … … … … … … … … … … … … ..… … 62 5.1 系統架構… … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … … … ..… 62 5.1.1 建構系統之工具… … … … … … … … … .. … … … … … … … … … .. 62 5.1.2 系統流程架構… … … … … … … … … .. … … … … … … … … … … . 63 5.2 系統導覽… … … … … … ..… … … … … … … … … ..… … … … … … ..… … … 65 5.2.1 使用者管理介面… … … … … … … … … .. … … … … … … … … … .. 65 5.2.2 問卷介面… … … … … … … … … .. … … … … … … … … … … … .. 67 5.2.3 類神經網路學習… … … … … … … … … .. … … … … … … … … … .. 75 5.2.4 遺傳演算… … … … … … … … … … … … .. … … … … … … … … .. 77 第六章結論與建議… … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … … … … 80 5.1 研究結果討論… … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … … … . 80 5.2 研究缺失與檢討… … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … ..… 80 5.3 後續研究發展與建議… … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … … … . 81 參考文獻… … … … .. … … … … … … … … … … … ..… .. … … … … … … … … … 82 【附錄一】… … … … .. … … … … … … … … … .. … … … … .… … … … … … … … 85

    中文部分：
    1. 朱介英著，『色彩設計計劃』，美工圖書社出版
    2. 李蕭錕審定，『色彩意象世界』，漢藝色研出版
    3. 吳乙鴻，『應用類神經遺傳演算法建立電腦輔助設計模式之研究』，國立成功大學工業設計研究所碩士論文，2000。
    4. 林昆範，柯凱仁編譯，『現代色彩學』，全華科技圖書公司，1999。
    5. 林信成、彭啟峰，「OH ! Fuzzy 模糊理論剖析」，第三波發行，1994。
    6. 林書堯著，『色彩學』，三民書局，修訂五版，臺北，1998。
    7. 林書堯著，『色彩認識論』，三民書局。
    8. 胡玉城，『暢談類神經網路』，倚天資訊股份有限公司出版，1992。
    9. 葉怡成，『類神經網路–模式應用與實作』，台北市，第四、五版，儒林圖書
    出版，台北市，1995、1998。
    10. 黃崇彬、原田昭，『日本感性工學發展現代化及其在遠隔控制介面設計上應用
    的可能性』，中日設計教育研討會論文集，P17-26，1998。
    11. 傅心家，『神經網路導論』，第三波資訊發行，1993。
    12. 張建成譯，John Chris Jones 著，「設計方法」，六合出版，1992。
    13. 管倖生，『色彩體系之研究』，台南，1980。
    14. 蔡明錡，『電腦輔助產品造形設計模式與網際網路上之應用研究』，國立成功
    大學工業設計研究所碩士論文，1990。
    15. 歐慧宜，『空間色彩意象在設計上的應用研究』，國立成功大學工業設計研究
    所碩士論文，2000。
    16. 鄭守益，『雙色配色意象認知的分析與視覺化』，國立台灣科技大學工業設計
    研究所碩士論文，2002。
    17. 鄭國裕、林磐聳編著，『色彩計劃』，藝風堂，臺北，1990。
    18. 賴一揮，『色彩計畫』，北星圖書公司，1998。
    19. 蘇木春、張孝德，『機器學習類神經網路、模糊系統以及基因演算法則』，全
    華科技出版，1997。

    外文部分：
    20. Abdolhamid Modares, Samerkae Somhom, Takao Enkawa,“A
    self-organizing neural network approach for multiple traveling salesman
    and vehicle routing problems ”, Journal of International Transactions in
    Operational Research, Vol.6, pp.591 ~ 606, 1999.
    21. Adeli, Hojjat & Hung, Shih–Lin,「Machine learning：Neural networks, Genetic
    algorithm , and Fuzzy system」, Wiley, 1995.
    22. Goldberg, D.E.,“Genetic and evolutionary algorithm come of age”,
    Communic-ations of the ACM, Vol.37, No.3, pp.113 ~ 119, 1994.
    23. Goldberg, David Edward,「Genetic Algorithm in Search , Optimization , and
    Machine Learning」, Addison–Wesley, 1989
    24. Holland, J.H.,「Adaptation in Natural and Artificial System: an introductory
    analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence」, MIT
    press, 1992.
    25. Hsu, C.H., & Jiang, B.C., & Lee, E.S.,“Fuzzy neural network modeling for
    product development”, Journal of Mathematical and Computer Modeling,
    Vol.29, pp.71 ~ 81, 1999.
    26. Mitchell, Melanie,「An Introduction to Genetic Algorithm」, MIT Press, 1996.
    27. Tang, Man,K.F.,K.S., & Kwong, S., “Genetic Algorithms：concepts and
    appli-cations”, IEEE Transactions On Industrial Electronics, Vol.43, No.5,
    pp.519 ~ 533, 1996.
    28. Terry Warwick, & Edward P. K. & Tsang,“Tackling Car Sequencing Problems
    Using a Generic Genetic Algorithm Strategy”, Evolutionary Computation 3(3)：
    pp.267 ~ 298, 1995.
    29. Vellido, A., & Lisboa, P.J.G., & Vaughan, J., “Neural networks in business a
    survey of applications ( 1992 ~ 1998 )”, Journal of Expert System with
    Application, Vol.17, pp.51 ~ 70, 1999.

    下載圖示 校內：2004-08-28公開
    校外：2004-08-28公開
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