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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利产品外观优化方法、装置、终端设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120068674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510543667.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权产品外观优化方法、装置、终端设备及存储介质是由任昭贤;陈登凯;魏苏瑶;安为岚;刘卓设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本产品外观优化方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种产品外观优化方法、装置、终端设备及存储介质，该方法通过感性词汇的主观权重值和客观权重值，筛选出多个核心感性词汇，使得核心感性词汇能够更加准确地反映用户对产品外观的感性认知，此外，通过设计组合特征和核心感性词汇构建的模型训练集训练初始神经网络模型，得到感性评价模型，将预选外观设计特征输入感性评价模型，得到对应的感性评价值，然后根据感性评价值对目标产品的外观设计进行调整，能够通过感性评价模型输出的感性评价值对用户对于产品的外观设计进行预测，以便于在感性评价值低时，及时对产品外观进行改进，提高了产品外观优化的效率。

本发明授权产品外观优化方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种产品外观优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取与目标产品的外观设计相关的多个感性词汇，并根据所述多个感性词汇中各感性词汇的相对重要分值构建所述各感性词汇对应的判断矩阵； 在所述判断矩阵通过一致性检验的情况下，根据所述判断矩阵确定对应感性词汇的主观权重值； 根据各样本产品在所述各感性词汇上的感性词汇评分，构建评价矩阵； 根据所述评价矩阵，确定所述各感性词汇的客观权重值； 根据所述各感性词汇的主观权重值和客观权重值，从所述各感性词汇中筛选出多个核心感性词汇； 根据所述目标产品的多个设计组合特征和所述多个核心感性词汇，构建模型训练集； 通过所述模型训练集对初始神经网络模型进行训练，得到感性评价模型，所述初始神经网络模型由遗传算法和反向传播神经网络组成； 将预选外观设计特征输入所述感性评价模型，得到所述预选外观设计特征对应的感性评价值； 根据所述感性评价值对所述预选外观设计特征进行调整，以对所述目标产品的外观进行优化； 所述根据所述各感性词汇的主观权重值和客观权重值，从所述各感性词汇中筛选出多个核心感性词汇，包括： 根据所述各感性词汇的主观权重值和客观权重值，确定所述各感性词汇的耦合度； 根据所述各感性词汇的耦合度和预设调整因子，确定各感性词汇的耦合协调度； 将所述耦合协调度大于预设耦合协调度的感性词汇，确定为核心感性词汇；或 获取所述目标产品与多个感性词汇相关的主观评分集合和客观评分集合； 根据所述主观评分集合、所述客观评分集合、所述主观权重值和所述客观权重值，通过综合权重计算公式，计算得到各感性词汇的综合权重值； 将综合权重值大于预设权重阈值的感性词汇，确定为核心感性词汇； 其中，所述综合权重计算公式为： 式中，为第个感性词汇的综合权重值；为预设系数，取值范围在[0,1]之间，且；为第个感性词汇的主观权重值；为第个感性词汇的客观权重值；为第个用户的主观评分；为第个客观评分；为主观评分集合；为客观评分集合；为主观评分集合的平均分值；为客观评分集合的平均分值；为主观评分集合的方差；为客观评分集合的方差；为主观评分集合和客观评分集合中的最小评分值；为主观评分集合和客观评分集合中的最大评分值。

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