Aplicación de la ingeniería kansei con redes neuronales
ONTARE. REVISTA DE INVESTIGACIÓN DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA La Ingeniería Kansei, relaciona las emociones que sienten los consumidores con las características y propiedades que poseen los productos a través de la estimación de un modelo matemático, que permite establecer cuáles tienen mayor re...
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| Published: |
Universidad Ean
2015-09-01
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| Series: | Ontare |
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| author | Gerardo Avendaño Prieto Héctor René Álvarez L. |
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ONTARE. REVISTA DE INVESTIGACIÓN DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA
La Ingeniería Kansei, relaciona las emociones que sienten los consumidores con las características y propiedades que poseen los productos a través de la estimación de un modelo matemático, que permite establecer cuáles tienen mayor relación con las emociones, permitiendo al diseñador, incorporarlas con el fin de activar los factores que las intensifican y dar soluciones efectivas de diseño.
Tradicionalmente, la formulación y estimación del modelo matemático, se hace través de un modelo de regresión múltiple (QT1) y análisis factorial; sin embargo, una de las desventajas es que está condicionado a cumplir los supuestos del modelo. En este trabajo, se muestra cómo las redes neuronales se pueden aplicar en los estudios de Ingeniería Kansei y nos da resultados similares, permitiendo que se puedan utilizar cuando no se cumplen los supuestos estadísticos.
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| publishDate | 2015-09-01 |
| publisher | Universidad Ean |
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| spelling | doaj-art-9f058af5fc65425ab3b6abbe8db4fd852025-08-20T02:14:30ZengUniversidad EanOntare2382-33992745-22202015-09-011110.21158/23823399.v1.n1.2013.1206Aplicación de la ingeniería kansei con redes neuronalesGerardo Avendaño PrietoHéctor René Álvarez L. ONTARE. REVISTA DE INVESTIGACIÓN DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA La Ingeniería Kansei, relaciona las emociones que sienten los consumidores con las características y propiedades que poseen los productos a través de la estimación de un modelo matemático, que permite establecer cuáles tienen mayor relación con las emociones, permitiendo al diseñador, incorporarlas con el fin de activar los factores que las intensifican y dar soluciones efectivas de diseño. Tradicionalmente, la formulación y estimación del modelo matemático, se hace través de un modelo de regresión múltiple (QT1) y análisis factorial; sin embargo, una de las desventajas es que está condicionado a cumplir los supuestos del modelo. En este trabajo, se muestra cómo las redes neuronales se pueden aplicar en los estudios de Ingeniería Kansei y nos da resultados similares, permitiendo que se puedan utilizar cuando no se cumplen los supuestos estadísticos. https://journal.universidadean.edu.co/index.php/Revistao/article/view/1206Redes neuronales (Computadores)Ingeniería Kansei |
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