A neural network-based Kansei engineering expert system. An application to analysis of Kansei structure on color evaluation.

感性工学は人間の感性を製品デザインに翻訳する技術である. 人間の感性を解析して翻訳ルールを作成するために, いくつかの多変量解析が使われてきた. これらの方法は信頼できるものであるが, しかし多くの時間と計算資源, そして統計についての専門知識を必要とする. この論文では, ART1.5-SSSとPCAnetの2つの自己組織化ニューラルネットワークを利用した意味空間自動分析器と, 感性工学エキスパートシステムビルダーを提案する. ART1.5-SSSはART1.5を我々が改良したバージョンであり, 適応共鳴理論に基づくニューラルネットワークの一種である. 学習則の改良により, サンプルサイズの小さい場合でもART1.5-SSSは安定的な非階層クラスター分析器となる. PCAnetは主成分分析と同等の計算を行う. これらのネットワークにより, 感性工学エキスパートシステムで用いられるルールを自動的にかつ高速に生成することが可能になる.