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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利电动自行车形态设计方法、系统、电子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：CN120671281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511178644.4，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权电动自行车形态设计方法、系统、电子设备及存储介质是由康信辉;罗颖;聂佳仪;李渭;林德钰设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本电动自行车形态设计方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请属于车辆工业设计领域，公开了电动自行车形态设计方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：通过在线评论挖掘用户情感词汇，结合改进的词频‑逆文档频率算法与D‑S证据理论构建情感词库，筛选出关键感性词汇；构建蛇群算法优化的卷积长短期记忆神经网络模型以实现顾客感性与产品形态特征之间的映射模型；结合眼动实验与主观评价对设计方案开展主客观综合评价，进而筛选出最优设计方案；选取最优方案输入生成式AI平台进行多角度视觉渲染，并辅以人体工学建模与空气动力学仿真，对其结构可行性与性能进行验证。本方法为工业产品的情感价值提升和设计优化提供了系统化的技术支持。

本发明授权电动自行车形态设计方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电动自行车形态设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于在线用户评论数据，采用结合词频-逆文档频率算法、词位置、词性、类别因素的权重修正以及D-S证据理论融合的方法，提取并确定用于表征用户情感需求的关键感性词汇； 构建并训练一个经蛇群算法优化的卷积神经网络-长短期记忆网络模型，所述经蛇群算法优化的卷积神经网络-长短期记忆网络模型用于建立所述关键感性词汇与由多个形态部件编码构成的电动自行车形态特征之间的非线性映射关系，并利用所述经蛇群算法优化的卷积神经网络-长短期记忆网络模型针对每个关键感性词汇预测并生成对应的最优形态设计组合； 所述构建并训练一个经蛇群算法优化的卷积神经网络-长短期记忆网络模型的步骤包括：使用一维卷积神经网络层对所述形态部件编码构成的序列进行卷积和池化操作，以提取局部空间特征；将所述局部空间特征输入至一个双层长短期记忆网络中，以捕捉所述形态部件组合之间的序列依赖关系；所述蛇群算法以卷积神经网络-长短期记忆网络模型在验证集上的均方误差作为适应度函数，通过迭代更新蛇头、蛇身和蛇尾的位置，对所述长短期记忆网络的隐藏层单元数量进行寻优； 结合基于李克特量表的主观问卷评价数据与基于眼动追踪实验的客观生理数据，采用优先级顺序法对所述最优形态设计组合进行综合评价与排序，以筛选出最优设计方案； 对所述最优设计方案进行多角度视觉渲染，并对其进行人体工学仿真和计算空气动力学仿真，以验证其结构可行性与性能。

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