緒論
一、概述001
二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀003

第一章層次分析
一、層次分析法（AHP）簡介008
二、AHP建模方法009
三、設(shè)計創(chuàng)新應(yīng)用案例013

第二章回歸分析
一、回歸分析簡介019
二、回歸分析在產(chǎn)品創(chuàng)新中應(yīng)用的案例028
三、多元非線性回歸分析在產(chǎn)品設(shè)計評價中應(yīng)用的案例031

第三章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）簡介034
二、神經(jīng)元及網(wǎng)絡(luò)模型038
三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)047
四、設(shè)計中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用058
五、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展望064
六、綜合應(yīng)用067

第四章感性工程學(xué)
一、感性工程學(xué)概述069
二、感性工程學(xué)理論071
三、語義差分法應(yīng)用舉例073
四、基于語義差分法的產(chǎn)品設(shè)計方案076

第五章因子分析
一、因子分析簡介086
二、因子分析應(yīng)用方法088
三、SPSS因子分析過程091
四、因子分析應(yīng)用于產(chǎn)品創(chuàng)新的案例096
五、因子分析+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合應(yīng)用到產(chǎn)品設(shè)計創(chuàng)新的案例102

第六章K-平均算法
一、K-平均算法概述121
二、K-means聚類算法研究現(xiàn)狀124
三、聚類相關(guān)知識126
四、案例分析——兒童腕帶的選擇130

第七章大數(shù)據(jù)聚類分析
一、大數(shù)據(jù)聚類分析在產(chǎn)品設(shè)計創(chuàng)新領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀135
二、大數(shù)據(jù)設(shè)計創(chuàng)新應(yīng)用138
三、數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計152

第八章數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
一、數(shù)據(jù)挖掘在產(chǎn)品設(shè)計創(chuàng)新研究中的應(yīng)用現(xiàn)狀159
二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介161
三、數(shù)據(jù)挖掘在產(chǎn)品創(chuàng)新中的應(yīng)用過程163
四、數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品設(shè)計創(chuàng)新168
五、大數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計178

第九章云計算
一、云計算在產(chǎn)品設(shè)計創(chuàng)新領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀189
二、云計算簡介191
三、云平臺及其技術(shù)193
四、云計算應(yīng)用在產(chǎn)品設(shè)計創(chuàng)新193
五、云設(shè)計平臺195
六、云計算產(chǎn)品應(yīng)用案例197

第十章蟻群算法
一、蟻群算法在產(chǎn)品設(shè)計創(chuàng)新領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀204
二、蟻群算法簡介205
三、蟻群算法的數(shù)學(xué)原理206
四、蟻群算法計算過程207
五、MATLAB代碼209
六、應(yīng)用案例212

致謝

參考文獻