D0I:10.13374/i.issn1001-053x.2001.04.024 第23卷第4期 北京科技大学学 报 VoL.23 No.4 2001年8月 Joural of Univerity of Seience and Technology Beijbag Ag201 采用人工心理理论的商品选购专家系统 王志良)赵彦玲》郝春辉》'永井正武崔国伟) 1)北京科技大学信息工程学院，北京100083,2)日本帝京大学理工学部情报学科 精要应用人工心理理论，对人性化商品设计开发及商品选购中的重要因素一消费者心 理进行研究.采用因子分析和数量化1类理论统计聚类的方法，得到考虑消费者心理的数学模 型，并用VB6.0与Access数据库编制了基于这个模型的商品选购专家系统. 关键词人工心理；数量化理论1；因子分析；商品选购；专家系统 分类号TP11;CP126 1 建立商品的人工心理模型 形容词对，通常用因子分析来完成这一过程.具 体步骤如下： 设计建立自动选取商品的专家系统，一般 (1)先在所要选购的商品中选取一些样品， 分为两步：建立商品的人工心理模型和编制系 样品的选取力求覆盖面比较大，能够基本包含 统软件.建模的一般过程如下所述 形容词所描述的特征. 1.1选择形容词 (2)制作调查表格.用已选好的24对形容词 人们常常选用形容词来表述对于商品的心 理感受，如用“豪华的一朴素的”来描述房屋装 为纵坐标，10个服装样本为横坐标制作表格.空 格填写添数字15，例如，对于形容词对“清新的 潢，用“轻便的一笨重的”来描述自行车，因此建 一浑浊的”，“1“代表特别清新，“2”代表比较清 立人工心理模型先要选取合适的描述商品的形 新，“3”代表既不清新，也不浑浊，“4”代表比较 容词.设计帮助顾客挑选服装的专家系统，选取 浑浊，“5”代表特别浑浊，依次类推 形容词过程如下：首先人为地选出24对基本形 (3)对相关人群进行调查.调查力求覆盖面 容词，如表1所示. 广，各个年龄段，性别，可以分类调查. 表1基本形容端对 (4)对数据进行分析计算，得出贡献量（相关 Tablel Adjeetive pairs 性)大的形容词对.计算过程中主要采用多元统 价格高一价格低 年轻的一年老的 计学中的因子分析法.对所有答卷进行平均值 成人的一儿童的 有魅力的一无魅力的 计算，得出每个空格的平均值.例如：服装选购 华丽的一朴素的 清楚的一模糊的 系统的平均值表格（本例中选取了10张服装图 现代的一过去的 亲切的一陌生的 可爱的一讨厌的 多变的一单调的 片为样本，调查了10个大学生)如表2所示.经 优雅的一粗俗的 男人的一女人的 过计算得出贡献度大的形容词对如表3所示. 浪漫的一呆板的 软的一硬的 所以只需用这17对形容词即可描述消费者 正统的一非正统的 有个性的一一般的 对商品的心理感受 和谐的一不和谐的 美丽的一丑陋的 1.2抽取商品的特征进行数量化描述 温和的一严厉的 基本的一附加的 在建立形容词对与商品的关系之前需先抽 浓的一淡的 清新的一浑浊的 取商品的特征进行数量化描述 正式的一随意的 突出的一平凡的 选择能够对商品进行描述的项目，然后对每 但是，并不是所有的形容词对商品描述都 个项目分类，找出能够具体描述的类目，采用数 必不可少，有些形容词对在表达人的心理感受 量化理论将其数量化，使每个商品都用表征它 时密切相关，因此只需选择这些最具代表性的 特征的反应矩阵来表示.例如：服装选购系统中， 收稿日期200002-21王志良男，45岁，教授，博士 对每个服装进行描述的项目是：“红色”、“绿色”、 ★国家自然科学基金资助项目(No.69975002) “蓝色”、“亮度”、“冷暖”.这里我们采用图像处
2 4 3 第 卷 第 期 2 8 脚象年 月 北 京 科 技 大 学 学 报 J o U . . f . 9 f . . 1 目 回加 喊灯 翻翻脚博 目 的加 曲叮 抽叫抽忿 b o U L 2 . 4 V 3 1 如协 刀汤 采用人工心理理论的商品选购专家系统 王 志 良” 赵彦玲 ” 都春辉 ” r 永井正武 ” 崔国伟 2 , 1 )北京科技大学信息工程学院 , 北京 1 0加 83 一 2) 日本帝京大学理工学部情报学科 摘 要 应用 人工 心理理论 , 对人性化商品设计开发及商品选购中的重要因素— 消费者心 理进行研究 . 采用 因子分析和数量化 I 类理论统计聚类的方法 , 得到考虑消费者心 理的数学模 型 , 并用 V B .6 0 与 A C e s 数据库编制了基于这个模型 的商品选购 专家系统 . 关扭词 人工心 理 ; 数量化理论 I ; 因子分析; 商品选肋 ; 专家系统 分 类号 PT l l ; C P 一2 6 1 建立商品的人工心理模型 设计建立 自动选 取商品 的专家 系统 , 一 般 分为两步 : 建立商品的人工心 理模型和编制 系 统软件 . 建模 的一 般过程如下所述 . L l 选择形容词 人们常常选用形容词来表述对于商品的心 理感受 , 如 用 “ 豪华的一朴素的 ” 来描述房屋 装 演 , 用 “ 轻便 的一笨重的 ” 来描述 自行车 , 因此建 立人工心理模型先要选 取合适 的描述商品的形 容词 . 设计帮助顾客挑选服装的专家系统 , 选取 形容词过程 如下 : 首先人为地选 出 24 对基本形 容词 , 如表 1 所示 . 衰 1 荞本形容甸 对 介 b卜 I A 司晓目晚 p . 如 价格高一价格低 成人的一儿童 的 华丽的一朴素的 现代的一过去 的 可爱的一讨厌 的 优雅的一粗俗的 浪漫的一 . 呆板的 正统的一非正统的 和谐的一不和谐的 沮和 的一严厉的 浓的一淡 的 正式的一随愈的 . 年轻的一年老的 有魅力的一无魅力 的 清楚的一模糊的 亲切的一陌生的 多变的一单调 的 男人的一女人的 软的一硬的 有个性的— 般的 美丽 的一丑陋的 基本的一稚加的 清新的一 `浑浊的 突出的一平凡的 但 是 , 并不是所有 的形容词对商 品描 述都 必 不可少 , 有些形 容词 对在表达人 的心理感受 时密切相关 , 因 此只 需选择这些 最具代表性的 收稿 日期 2仪冷刁 2 - 2 1 王志 良 男 , 45 岁 , 教授 , 博士 * 国家 自然科学羞金资助项 目( No . 6 9 75 0() 2 ) 形容词对 , 通常用因子分析来完成这一过程 . 具 体步骤如下 : ( 1) 先在所要选购 的商 品 中选取一些样 品 , 样品的选取力 求夜盖面 比较大 , 能够基本包含 形容词所描述 的特征 . (2 )制作调查表格 . 用 已选好的 24 对形容词 为纵坐标 , 10 个服装样本为横坐标制作表格 . 空 格填写添数字 1一 5 , 例如 , 对于形容词对 “ 清新的 一浑浊 的 ” , ` ,l “ 代表特别 清新 , ` 了 代表 比较 清 新 , ` ,3" 代 表既不清新 , 也 不浑浊 , ` ’,4 代表 比较 浑浊 , ` ’,5 , 代 表特别浑浊 , 依次类 推 . (3 )对相关人群进 行调查 . 调查 力求覆盖面 广 , 各个年龄段 , 性 别 , 可 以分类调 查 . ’() 对数据进行分析计算 , 得 出贡献量 (相关 性 )大 的形 容词对 . 计算过程 中主要采用多元统 计学 中的 因子分析法 . 对所有答卷进行平 均值 计算 , 得 出每个 空格 的平均值 . 例如 : 服装选购 系统的平均值表格 (本例 中选取 了 10 张服装 图 片为样本 , 调查 了 10 个大学生 )如表 2 所示 . 经 过计算得 出贡献度 大的形容词对 如表 3 所 示 . 所以 只需用这 17 对形容词 即可描述消费者 对商品的心理感受 . 1 .2 抽取商品的特征进行数 , 化描述 在建立形容词对与商 品的关系之前需先抽 取商 品的特 征进行数量化描述 . 选择能够对商品进行描述的项 目 ,然后对每 个项 目分类 , 找 出能够具体描述 的类 目 , 采 用数 量化理论4I] 将其数量化 , 使每个商 品都 用表征它 特征 的反应矩 阵来表示 . 例如: 服装选 购系统 中 , 对每个服装进行描述的项 目是: “ 红色 ” 、 “ 绿色 ” 、 “ 蓝色 ” 、 “ 亮 度 ” 、 “ 冷 暖 ” . 这 里我们 采用图像处 DOI: 10. 13374 /j . issn1001 -053x. 2001. 04. 024
VoL23 No.4 王志傻等：采用人工心理理论的商品选购专家系统 377 表2调查结果 Table 2 Average table 形容词对 样1样2 样3样4样5样6样7样8样9样10 价格高一价格低 2.4 1.9 2.03.7 1.6 2.6 2.8 2.8 2.0 3.0 成人的一儿意的 1.1 1.0 1.4 1.7 1.1 1.9 2.1 2.0 1.4 1.4 华丽的一朴素的 2.9 2.0 2.2 4.5 2.3 2.8 32 34 3.9 3.2 现代的一过时的 1.7 2.1 2.2 3.0 1.3 1.7 2.1 1.8 3.5 1.7 可爱的一讨厌的 2.4 2.8 9 3.1 2.5 2.0 2.1 24 3.1 2.2 优雅的一粗俗的 3 23 2.9 2.8 2.8 2.6 2.3 2.7 浪漫的一果板的 2.7 2 3.4 2.0 3 正统的一非正统 3.7 3.2 2.3 3.9 2.8 和谐的一不和谐 2.2 3.0 2.3 2.5 2.6 2.2 1.9 2.6 温和的一严厉的 2.2 2.4 o 21 2.7 2.2 1.9 1.9 色浓的一色淡的 3.0 1.6 2.7 4.5 1.9 3.1 4.1 33 3. 正式的一随意的 3 3.5 28 4.0 3.7 3.7 .4 年轻的一年老的 12 2.1 2. 3.0 1.3 2.0 1.6 33 1. 有魅力一无魅力 1.9 3.6 3.5 1.9 清楚的一模潮的 1.5 2.0 2.2 2.3 21 1.9 2.4 福 。 ” 亲切的一陌生的 2.4 2.5 2.7 2.4 2.7 23 2 1.6 3.0 2.6 多变的一单调的 4.1 3.3 4.0 4.7 3.5 38 33 4.1 3.1 男人的一女人的 5.0 5.0 5.0 4.6 4.7 柔软的一坚硬的 1.6 1.5 2.3 1.9 1.8 2 1.9 2.3 3.7 1 有个性一一般的 1.7 2.9 3.5 2.2 2.9 3.0 3.8 9 类丽的一丑陋的 22 2.6 2.6 2.8 2 2.1 2.8 23 基本的一附加的 2.3 2.9 2.6 2.6 2.9 1.8 2.6 2.2 湾新的一浑浊的 2.4 3.0 1.9 2.1 2.8 2.4 2.2 1.6 3.2 1.9 突出的一平凡的 2.4 2.6 2.9 3.6 2.1 2.5 3.1 3.4 3.8 2.8 表3责献度大的形喜词对 49 561085030 Table3 Representative adjective pairs 2015152 7090 价格高一价格低 可爱的一讨厌的 2271622049070 成人的一儿童的 正统的一非正统的 2012082166030 优雅的一粗俗的 温和的一严厉的 3237 434010 浪漫的一呆板的 有魅力的一无魅力的 X= 220131438080 (1) 和谐的一不和谐的 亲切的一陌生的 2352351817080 清楚的一摸糊的 柔软的一坚硬的 1962242359040 多变的一单调的 美丽的一丑陋的 2101721542050 有个性的一般的 基本的一附加的 清新的一浑浊的 1691801375050 理软件Photoshop对颜色进行量化(0-255之间 1.3 建立形容词对与商品特征的数量化关系 的数字描述)，亮度和冷暖(0~100之间的数字描 利用数量化1类理论的公式： 述)，如表4所示 b=(XXYY (2) 表4特征抽取和散字描述 建立形容词对与商品特征的数量化关系， Table 4 Characters determination and numerlcal repres- 其中Y为一个列向量，其值为所抽取样品在调 entation 查中所获得的平均值，X如式(1)所示. 样1样2样3样4样5样6样7样8样9样10 例如，在服装选购系统中，对于形容词对 红色49201227201322202351%210169 “价格高的一价格低的” 绿色56511622083713235224172180 Y-2.4,1.9,2.0,3.7,1.6,2.6,2.8,2.8,2.0,3.0)(3) 蓝色1885220421643143181235154137 b-(-0.0028,0.0024,0.0067,0.0145,0.0103)(4) 亮度50709060408070902050 求出b之后，利用公式： 冷腰30907030108080405050 =X奶 () 由项目值可以得到反应矩阵： 就可以通过b和商品特征的反应矩阵来预测该
、 勺L 口 州陌 . 4 王志良等 : 采用人工心 理理论的商品选购专家系统 . 3” . 衰 2 润立摘 . l bb el 2 Av e r. eg 加 bel 形容词对 样 1 样 2 样 3 样 4 样 5 样 6 样 7 样 8 样 , 样 10 价格高一价格低 2 . 4 1 . 9 2 . 0 3 . 7 1 . 6 2 · 6 2 · 8 2 · 8 2 · 0 3 · 0 成人 的-刁`童 的 1 . 1 1 . 0 1 . 4 1 . 7 1 . 1 1 . 9 2 . 1 2 . 0 1 . 4 1 . 4 华丽的一朴素的 2 . 9 2 . 0 2 . 2 4 . 5 2 . 3 2 . 8 3 2 3 . 4 3 . 9 3 . 2 现代的- 过时的 1 . 7 2 . 1 2 . 2 3 . 0 1 . 3 1 . 7 2 . 1 1 . 8 3 . 5 1 . 7 可爱的一讨厌 的 2 . 4 2 . 8 2 . 9 3 . 1 2 . 5 2 . 0 2 . 1 2.4 3 . 1 2 . 2 优雅的一粗俗的 2 . 2 3 . 0 2 . 3 2 . 9 2 . 8 2 . 8 2 . 6 2 . 3 2 . 3 2 . 7 浪漫的一 .呆板的 2 . 7 2 . 2 2 . 8 3 . 4 2 . 3 2 . 1 2 . 6 2 . 0 3 . 3 2 . 1 正统的一非正统 3 · 7 3 · 2 2 · 3 2 · 7 3 · 7 3 · 9 2 . 7 2 · 8 1 . 5 4 · 3 和谐的一不和谐 2 . 2 3 . 0 2 . 6 2 . 3 2 . 5 2 . 6 2 . 2 1 . 9 2 . 6 2 . 5 温和的一严厉的 2 . 2 2 . 4 2 . 0 2 . 1 2 . 7 2 . 2 1 . 9 1 . 9 2 . 9 2 . 0 色浓的一色淡 的 3 . 0 1 . 6 2 . 7 4 . 5 2 . 1 1 . 9 3 . 1 4 . 1 3 . 3 3 . 6 jE式的一随愈的 3 . 4 3 . 5 2 . 8 3 . 9 3 . 8 4 . 0 3 . 7 3 . 7 1 . 6 4 . 4 年轻的一年老的 1 . 2 2 . 1 2 . 1 3 . 0 1 . 5 1 . 3 2 . 0 1 . 6 3 . 3 1 . 0 有魅力一无魅力 1 . 9 2 . 2 2 , 6 3 . 5 2 . 0 1 . 9 2 . 5 2 . 3 3 . 6 2 . 0 清楚的一模糊的 1 . 5 2 . 0 2 . 2 2 . 3 2 . 1 1 . 9 .24 2 . 0 2 . 6 2 , l 亲切的一拓生 的 2 . 4 2 . 5 2 . 7 2 . 4 2 . 7 2 . 3 2 . 1 1 . 6 3 . 0 2 . 6 多变的一单调 的 4 , 1 3 . 3 4 . 0 4 . 7 3 . 5 2 . 8 3 . 8 3 . 3 4 . 1 3 . 1 男人的一女人的 5 . 0 5 . 0 5 . 0 4 . 7 5 . 0 5 . 0 4 . 9 4 . 6 4 . 7 5 . 0 柔软的一坚硬的 l · 6 1 · 5 2 · 3 1 · 9 1 · 8 2 · 0 1 . 9 2 . 3 3 . 7 1 · 6 有个性— 般的 1 . 7 2 . 9 2 . 8 3 . 5 2 . 2 2 . 1 2 . 9 3 .0 3 . 8 1 . 9 美丽的一丑陋 的 2 . 2 2 . 6 2 . 6 2 . 8 2 . 1 2 . 1 2 . 5 2 . 1 2 . 8 2 . 3 基本的一附加 的 2 . 3 2 . 9 2 . 6 2 . 6 2 . 9 2 . 4 1 . 8 2 . 2 2 . 6 2 . 2 清新的一浑浊 的 2 . 4 3 . 0 1 . 9 2 . 1 2 . 8 2 . 4 2 . 2 1 . 6 3 . 2 1 . 9 突出的一平凡的 2 . 4 2 . 6 2 . 9 3 . 6 2 . 1 2 . 5 3 . 1 3 . 4 3 . 8 2 . 8 衰 3 贡橄度大的形容佣 对 众七触弓 灿p ” . 姆. 加创冲. . 司. 比卜. 仲加 价格高一价格低 可爱的- 讨厌的 成人的一儿童 的 正统的一非正统的 优雅的一粗俗的 温和的一严厉的 浪漫的一呆板的 有魅力的一无魅力的 和谐的一不和谐的 亲切的一陌生的 清楚的一模枷的 柔软的一坚硬的 多变的一单调 的 美丽的一丑顺的 有个性的— 般的 基本的一附加的 清新的一浑浊 的 理软件 外咖劝叩 对颜 色进行 量化 ( 0 ~ 2 5 5 之间 的数字描述) , 亮度 和冷 暖(卜 10 之 间的数字描 述) , 如表 4 所示 . 衰 4 特 征抽取和傲字描述 几七肠 4 C 目.r . 扭 . d . 加” . 如.I 伽二目 的. 侧山 , 】. p州, . e 皿加目0 1 样 l 样 2 样 3 样 4 样 5 样 6 样 7 样 8 样 9 样 10 X 49 5 6 10 8 5 0 3 0 2 0 1 5 1 5 2 7 0 90 2 2 7 1 6 2 2 04 9() 7 0 2 0 1 208 2 1 6 60 30 3 2 3 7 43 40 10 2 2 0 1 3 143 8 0 8 0 2 3 5 2 3 5 18 1 7 0 80 19 6 2 24 2 3 5 9() 40 2 10 1 7 2 1 54 20 5 0 169 1 8 0 13 7 5 0 5 0 ( l ) 红色 3274010 绿色 蓝色 亮度 冷吸 2 2 7 2 0 1 2 08 2 16 2 20 2 35 196 2 10 16 9 13 2 35 224 172 1琶0 143 18 1 23 5 1 54 13 7 8 0 7 0 9() 21) 50 8 0 80 40 犯 50 603 204162 907 由项 目值可 以得到 反应矩阵 : 1 .3 建立形容词对与商品特征的数 , 化关系 利用数量化 I类理论的公式 : b = 伏哟 一 , 口r ’ (2 ) 建 立形容 词对与商品特征 的数 t 化关系 , 其 中 Y 为一个列 向量 , 其值为所抽 取样品在调 查 中所获得 的平均值 , X 如式 (l) 所示 . 例 如 , 在服装选购系统中 , 对 于形容词对 “ 价格 高的一价格低 的 ” 户气2 . 4 , 1 . 9 , .2 0 , 3 . 7 , 1 , 6 , .2 6 , .2 8 , .2 8 , .2 0 , .3 0 ) (3 ) b 气一 0 . 0() 2 8 , 0 . 加2 4 , 0 . 阅 6 7 , 0 . 0 14 5 , 0 . 0 10 3 ) (4 ) 求 出 b 之后 , 利用公式 : 多= 肠 (5 ) 就 可以通过 b 和商品特征的反应 矩阵来预侧该
·378· 北京科技大学学报 2001年第4期 商品的评价值，求出对应于所有形容词对的b 用MATLAB编程实现因子分析，数量 值，即建立了商品的人工心理模型 化I类理论建立人工心理模型 1.4系统的有效性验证 建立模型之后需验证模型的预测精度，验 建立特征Aces数据库 证使用数量化理论对未知商品进行推测评价的 准确性，即计算预测值)与实际值y之间的误差 VB建立系统界面 程度.可用样本复相关系数r来表示.用公式： VB编制查询语言 r=== 0-列 (6) 0,Oy 图1软件开发流程图 26y-}2 Fig.1 The software development process 其中，”为实测值，夕为估计值，为的平均值， n为检测样本的个数. 3结论 r的值应该接近1，这样说明预测值比较准 以服装为例研究了建立采用人工心理理论 确，系统的有效性比较高. 的商品选购专家系统的一般方法，其过程是： 例如：服装选购系统是在第一次选择的10 第1步建立商品的人工心理模型，步骤为： 个样品以外又选择了5个样品，选用形容词对 (1)选取合适的描述商品的形容词；(2)抽取商品 “清新的一浑浊的”进行消费者群体心理调查， 特征；(3)建立商品特征与形容词对之间的关系， 得出：为=3.4，=2.4，为=2.4，y%=1.8,=2.8可求 从而建立商品的人工心理模型. 出=2.56，利用公式(5)求出： 第2步选取合适的编程语言与数据库语言 =2.4125,2=1.6811,=2.1936, 编制系统软件， =2.4704,%=1.7795. 本文的建模过程主要采用了数量化I类理 利用公式（⑥）求出样本复相关系数等于 论与因子分析，实现了采用人工心理理论的商 1.110401458,模型预测精度较高. 品选购专家系统.进一步的工作将对商品特征 与描述消费者心理的形容词对的关系进行非线 2编写系统软件 性建模研究 首先，我们可以把要选择的商品的描述特 参考文献 征值储存到数据库中，然后通过其它程序语言 1王志良.人工心理学一关于更接近人脑工作模式的 来查询，程序语言和数据库语言种类很多，设计 科学.北京科技大学学报，2000,22(5)478 人员可以根据个人的爱好和专长来选择编程语 2 Zhiliang Wang,Yanling Zhao.A Computer System De- 言，但最后实现的结果应该是一样的 signed for Fashion Fitting Based on An Artificial Psychol- 例如，在服装选购系统中，我们使用VⅥS- ogy Model.in:Proceedings of the 3rd World Congress on UAL BASIC和ACCESS来编制程序的.利用 Intelligenct Control and Automation.Hefei China,2000. 318 ACCESS建立数据库，储存各个服装的描述特 3杨威权，刘兰亭.多元统计分析.北京：高教出版社 征值，用VISUAL BASIC制作界面和编写查询 1984.41 语言，使所选择的图片在其设计的界面中正确 4董文泉数量化理论及其应用长春：吉林人民出版 显示，本系统的软件开发流程图如图1所示. 1987.53 An Expert System of Commodity Choose Applied with Artificial Psychology WANG Zhilang,ZHAO Yanling,HAO Chunhui,MASAEAKE NAGAP,CUI Guowe 1)Information Engineering School,UST Beijing.Beijing 100083,China 2)Department of Information School of Science and Engineering Teikyo University,Japan ABSTRACT Apply with Artificial Psychology(AP)to study consumers'psychology,which is the indispens- able factor for humanizing designs of commodity and commodity choose.The methods of statistical cluster such as factor analysis,Quantification Theory I,are adopted to construct the AP model considering consumers' psychology.Finally,expert system of commodity choose is designedbased this model with VB6.0 and Access. KEY WORDS artificial psychology;quantification theory I;factor analysis;commodity shopping;expert system
. 3龙 . 北 京 科 技 大 学 学 报 20 1 年 第 4 期 商 品的评价值 , 求出对 应于所有形容词对 的 b 值 , 即建立了商品的人工 心理模型 . L 4 系统的有效性验证 建立模 型之后需验证模型 的预测 精度 , 验 证使用数量化理论对未知商 品进行推测评价的 准确性 , 即计算预测值多与实际值y 之间的误差 程度 . 可用样本复相关系数 r 来 表示 . 用公 式 : 用 N口Q工 A B 编程实现因子分析 ,数量 化 I 类理论建立人工心理模型 建立特征 A ce s 数据库 V B 建立系统界面 V B 编制查询语言 r = 二兔 ~ = 生 = 烤码 巧 漂 ( 6 ) 其 中 , yJ 为实测值 , 夕为估计值 , 夕为yl 的平均值 , n 为检测 样本 的个数 . r 的值应该接近 1 , 这样说明预测值 比较准 确 , 系统 的有效性 比较高 . 例如 : 服装选购 系统 是在第一次选择 的 10 个样 品以外 又选 择了 5 个样 品 , 选用形容词对 “ 清新 的一浑 浊的 ” 进 行消费者群体心理调查 , 得 出: y , = 3 .4, ” = 2 .4, 为 = .2 4, y4 = 1 . ,8 外 = .2 8可求 出夕= .2 5 6 , 利 用公式 (5 )求 出 : 夕 , = 2 . 4 12 5 , 又= 1 . 6 8 1 1 , 又= 2 . 19 3 6 , 又= 2 . 4 7 0 4 , 又= 1 . 7 7 9 5 . 利 用公 式 ( 6) 求 出样 本 复相 关系数 等 于 1 . 110 40 1 45 8 , 模型预测精度较高 . 2 编 写系统软件 首先 , 我们可 以把要选 择的商品 的描述特 征值储存到数据 库中 , 然后通 过其 它程序语言 来查 询 , 程序语言和数据库语言种类很多 , 设计 人员可以根据个人 的爱好和专长来选择编程语 言 , 但最后实现 的结 果应该是一样 的 . 例如 , 在服装选购系统 中 , 我们使用 vi s - U A L B A sI C 和 A C C E S S 来编制程序 的 . 利用 A C CE s 建立数据 库 , 储存各个服装的描述特 征值 , 用 vi SU A L B A S I C 制作界面和编写查询 语言 , 使 所选 择的 图片在其设计的界面 中正确 显示 , 本 系统 的软件开发流程 图如 图 1 所示 . 圈 1 软件 开发流程 圈 F啥.1 n e so n w . 民 d ve e lo p二吐 p到片。 s 3 结论 以服装为例研究了建立采用人工心理理论 的商品选购青家系统 的一般方 法 , 其过程是 : 第 1 步建立商品的人工心理模型 , 步骤为 : (l) 选取合适 的描述商 品的形容词 ; ( 2) 抽取商 品 特征 ; (3 )建立商品特征与形容词对之 间的关系 , 从 而建立商品的人工心理模 型 . 第 2 步选取合适 的编程语言 与数据库语 言 编制 系统软件 . 本文 的建模过 程主要采用 了数量化 I 类理 论 与因子分析 , 实现 了采 用人 工心理理论 的商 品选 购专 家系统 . 进一步 的工作将 对商 品特征 与描述消费者心理 的形容词对 的关系进行非线 性建模研 究 . 参 考 文 橄 l 王志 良 . 人 工心理学一关于更接近人脑工作模式 的 科学 . 北京科技 大学学报 , 2 00 0 , 22( 5) : 4 75 2 Z hi 11明g w 曲g , 丫劝】吨 z hao . A C o m P u t e r sy s te m eD · is gn e d for F as h lon F i让恤9 B as de on nA A rt i icf ial Psy c h o l - 。 gy M de e 1 . :in h o eC de in g s o f het 3dr Wbd d C曲g er s on l m e l lg e cn t C o nt or l an d A ut o m at i o n . eH 佃 C址an, 2 0 .0 3 18 3 杨威权 , 刘兰亭 . 多元统计分析 . 北京: 高教出版社 1984 . 4 1 4 董 文泉 . 数量化理论及 其应用 . 长春: 吉林人 民出版 198 7 . 53 A n E xP e rt sy s et m o f C o 刃以r O 0 d iyt C h o o s e A P P il e d Wiht A rt iif e i al P sy c h o l o gy 砰讨刀召 hZ il以宫气 乙阮咬口 为” lign l ), 月只口 hC un hu 巴 加认 SA 五月 K E NA GA ),P C UI uG o w扩 , 1)玩彻恤曲 o n 助9 1嘴 n gn s c b 扣 l , sU T B iej i。 ` B咐吨 10() 0 83 ,c h in a 2) 珑声叭 m ent of l n fo n力 at l on S e h o l of cs i . n c . 助 d E叼 n e r in g eT 岭 。 U n lv e sr lyt, J叫娜口 BA S T R A C T PA p ly w iht Art iif ic ia Psy c h o l o罗 ( A p ) ot s ot dy c ~ esr , p sy c h o ot gy, w h ihc 15 het i n id s pe sn - 曲 l e 丘CI t o r ofr 枷叨助血加 9 de ia gn : of c oun do iyt an d c o n n n de iyt c h o os e . The m e山。 曲 of s at i ist c ia c抽iet r s u c h as af c ot r an a ly s is , Q切鱿ilt if c at ion T h e o yr l , aer a d( )P t e d ot c on s位u c t het A P m od e 1 c o n s id e ir n g c o n s uJ m e sr , PyS c h o l o g y . F ir la lly, e xl 片 rt sy s t e m o f e o n n n o d iyt e ho o s e 1 5 de s i g n e db ase d面 s m o de l w iht V B 6 . o an d A e e e s s · K E Y W O R D S 别 rt i icf ial p sy hc o l o gy ; 甲班涌 icf iat on het o yr ;1 af c t o r an val is ; co ~ de iyt hs o PP ign ; e x Pert sy s t e m
