基于贝叶斯网络的品牌风格语言知识建模方法

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1、基于贝叶斯网络的品牌风格语言知识建模方法———徐暋江暋王海贤暋张克俊基于贝叶斯网络的品牌风格语言知识建模方法徐暋江112暋王海贤暋张克俊1.东南大学,南京,210089暋暋2.浙江大学,杭州,310027摘要:从风格演化现象和规律出发,描述了品牌意象认知与造型语言的映射关联,借助KISS系统与改进设计模式分析法提取了典型识别造型语义,进而构建了基于贝叶斯网络的品牌造型语言网络模型。该网络在品牌意象认知评价实验基础上,结合贝叶斯评分函数和搜索算法开展学习推理,以模块化思想划分为造型语法子网络、意象词汇子网络和映射关系子网络,并根据节点及条件概率分布趋势来解析意象词汇结构及完形组织特性,挖

2、掘和表征隐含造型语言知识规则。最后,以实例分析证明该建模方法对于风格语言知识获取的有效性和适用性。关键词:品牌;贝叶斯网络;风格语言;知识建模中图分类号:TP391;TB472暋暋暋暋暋暋DOI:10.3969/j.issn.1004-132X.2013.19.012ResearchonModelingMethodofLanguageKnowledgeofBrandStyleonBayesianNetwork112XuJiang暋WangHaixian暋ZhangKejun1.SoutheastUniversity,Nanjing,210089暋暋2.ZhejiangUniversit

3、y,Hangzhou,310027Abstract:Inviewoftheevolutionphenomenonanditsruleofbrandstyle,theresearchofmappingrelationbetweenbrandimageandformlanguagewasexpoundprofoundly,andthetypicalformseman灢ticwasextractedwiththeKISSsystemandtheimproveddesignformatanalysismethods,amodelofformlanguagewasestablishedbythe

4、modularthoughtbasedonBayesiannetwork.Inthemodel,first灢lythecognitionexperimentsonimagecognitionwereconducted,andthelearningandthereasoningoftheBayesiannetworkwereadvancedthroughthescorefunctionsandsearchalgorithms.ThentheformsyntaxsubnetworksU,theimagerwordssubnetworksVandthemappingsubnetworksWw

5、eredivid灢edspecifically,theGestaltorganizationattributesandtheimagewordsstructureswereinterpreted.Thetacitknowledgeruleswerefurtheranalysedanddiscoveredaccordingtotherelationshipamongthenodesandthedistributiontrendoftheconditionalprobability.Finally,acasestudywascompletedtoillustratethevaliditya

6、ndtheapplicabilityofthemodelingmethod.Keywords:brand;Bayesiannetwork;stylelanguage;knowledgemodeling0暋引言达模型等方面获得了重要进展。上述文献多集中随着情感消费浪潮的来临,产品风格成为企在对语义维度、认知建模及其造型几何计算的研业提升品牌竞争力的决定性因素,它融入技术、商究,而如何结合语法维度来探讨品牌风格造型语言业和文化等要素,满足消费者对产品功用、审美情规则表示还有待深入研究。有鉴于此,本文运用贝趣及交互体验等方面的精神文化诉求。近年来,叶斯网络不确定推理及其对概念模块化表征的优已

7、有不少国内外学者从形状文法、情感意象、不确势,以品牌意象认知与造型特征的映射关系为基定推理等角度对它展开广泛而深入的研究:文献础,构建具有一般推理能力的品牌造型语言模型,[1飊2]从视觉认知角度,建构了基于隐性与显性语为不同领域风格认知与计算、情感信息处理及造型义转换的品牌识别模型,创造性地提出了用于提设计知识发现等领域研究提供新思路与新方法。取造型特征的设计模式分析法(designformata灢1暋品牌风格语言描述nalysis,DFA);

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