产品包装设计要合理利用色彩心理感性工学是将消费者的感觉与意象 转化成新产品包装设计要素的技术其中,计算机辅助感性工学系统应用了专家系统、类神经网 络等将消费者的感觉意象转换为设计细部要素的计算机化系 统。感性工学系统可应用于两方面:消费者决策辅助系统与设 计师决策補助系统。消费者决策舫助系统可接受消费者偏好 的感性形容词，系统通过推理了解消费者的需求，并且谕出符 合消费者需求的产品;而设计师决策蛹助系统可让设计师在计 算机上绘制粗略的草图,让计算机来辨识,并输出感性计算的 姑果，因此，包装设计师可通过此系统改进原先不尽理想的包装设计。
在感性工学的研究领域中，常使用数量化一类、复回归分 析法或类神经网络逬行分析。其中，相较于一般线性的统计方 法而言，类神经网络属于非线性的分析预测模式，与充满不确 定性的人类感性较为相符,且相关的研究均指出应用类神经网 络确实比其它统计方法更能获得较佳的结果。
其目的在于探讨:类神经网络在产品色彩与感性意象的对 应关系之间的分析与预测能力以及遗传算法对意象与产品配 色的最优化寻解。其中，产品色彩样本是采用日本色研p.c. C.S.的色调分类,并选择色彩三原色黄(V8)、蓝(V16)、红 (V24)三色为参考主色，再根据色相环角度配色的原则，分别 产生二色、三色、四色的配色组合，并搭配产品构成的组件位 置,经排列组合而产生。而感性意象是由活泼的、-抢眼 的、流行的.、"典雅的、•柔和的"5个感性形容词的李克尺 度评价平均值所构成。由此可知，在理想的情况下,不同的 感性意象可对应至其所属的产品色彩;换句话说，每一种产品 均可由各种配色样式的组合表现出各种感性意象。
文中应用倒传递类神经网逬行多次试行，并选定均方根误差最 '的分析结果,再结合遗传算法调适与更 新的特性，搜寻最符合市场认知的意象配色，实现以消费者为导向的包装设计。
在感性工学的研究领域中，常使用数量化一类、复回归分 析法或类神经网络逬行分析。其中，相较于一般线性的统计方 法而言，类神经网络属于非线性的分析预测模式，与充满不确 定性的人类感性较为相符,且相关的研究均指出应用类神经网 络确实比其它统计方法更能获得较佳的结果。
其目的在于探讨:类神经网络在产品色彩与感性意象的对 应关系之间的分析与预测能力以及遗传算法对意象与产品配 色的最优化寻解。其中，产品色彩样本是采用日本色研p.c. C.S.的色调分类,并选择色彩三原色黄(V8)、蓝(V16)、红 (V24)三色为参考主色，再根据色相环角度配色的原则，分别 产生二色、三色、四色的配色组合，并搭配产品构成的组件位 置,经排列组合而产生。而感性意象是由活泼的、-抢眼 的、流行的.、"典雅的、•柔和的"5个感性形容词的李克尺 度评价平均值所构成。由此可知，在理想的情况下,不同的 感性意象可对应至其所属的产品色彩;换句话说，每一种产品 均可由各种配色样式的组合表现出各种感性意象。
文中应用倒传递类神经网逬行多次试行，并选定均方根误差最 '的分析结果,再结合遗传算法调适与更 新的特性，搜寻最符合市场认知的意象配色，实现以消费者为导向的包装设计。
