第1章 緒論 1
1.1 用戶體驗的含義 1
1.1.1 概述 1
1.1.2 可用性 2
1.1.3 用戶體驗與用戶體驗設(shè)計 3
1.1.4 用戶體驗的層次模型 5
1.1.5 用戶體驗的維度 5
1.2 用戶體驗的度量 9
1.2.1 用戶體驗度量的類型 9
1.2.2 用戶體驗度量中的模糊信息 10
1.3 用戶體驗的優(yōu)化設(shè)計 11
1.3.1 多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化 11
1.3.2 穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計 12
1.3.3 人因差錯預(yù)防 12
1.4 主要研究內(nèi)容和本書架構(gòu) 13

第2章 模糊理論 15
2.1 模糊集合及其運算 15
2.1.1 模糊集合的定義與表示方法 15
2.1.2 模糊集合的相關(guān)概念與運算 16
2.1.3 模糊集合的截集與分解定理 18
2.1.4 模糊集合的擴張原理 19
2.1.5 模糊集合的距離與貼近度 20
2.2 模糊數(shù)及其運算 21
2.2.1 模糊數(shù) 21
2.2.2 區(qū)間數(shù)的算術(shù)運算 23
2.2.3 模糊數(shù)的運算 24
2.2.4 解模糊 25
2.2.5 模糊數(shù)排序 27
2.3 模糊關(guān)系及其運算 28
2.4 模糊聚類分析 30
2.4.1 數(shù)據(jù)規(guī)格化 30
2.4.2 構(gòu)造模糊相似矩陣 31
2.4.3 求傳遞閉包 32
2.4.4 動態(tài)聚類分析 32
2.4.5 畫動態(tài)聚類圖 33
2.5 模糊語言與模糊邏輯推理 35
2.5.1 模糊語言 35
2.5.2 模糊條件語句 37
2.5.3 模糊邏輯推理 38
2.5.4 模糊推理系統(tǒng) 39
2.6 模糊問卷與模糊統(tǒng)計 40
2.6.1 模糊問卷 40
2.6.2 模糊統(tǒng)計 41
2.6.3 相似性整合法 44
2.7 模糊概率與模糊熵 46
2.7.1 模糊概率 46
2.7.2 模糊熵 47
2.8 模糊決策分析 49
2.8.1 模糊權(quán)重分析 49
2.8.2 模糊多屬性決策分析 53
2.8.3 模糊綜合評價 55
2.8.4 模糊優(yōu)選 58
2.9 模糊測度與模糊積分 60
2.9.1 模糊測度 60
2.9.2 模糊積分 61

第3章 多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化 63
3.1 多目標(biāo)優(yōu)化 63
3.2 后偏好表達(dá)模式 66
3.3 多目標(biāo)進(jìn)化算法 67
3.3.1 NSGA-Ⅱ 67
3.3.2 PESA-Ⅱ 68
3.3.3 SPEA2 70
3.4 高維多目標(biāo)進(jìn)化算法 73
3.5 多目標(biāo)進(jìn)化算法的性能評價 74
3.6 多準(zhǔn)則決策方法 77
3.6.1 層次分析法 77
3.6.2 TOPSIS 82
3.6.3 灰色關(guān)聯(lián)分析 86

第4章 穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計 90
4.1 穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計概述 90
4.1.1 品質(zhì)工程的三個階段 90
4.1.2 穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計的含義 91
4.2 穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計的原理 92
4.2.1 品質(zhì)特性與參數(shù)之間的關(guān)系 92
4.2.2 參數(shù)的分類 93
4.2.3 參數(shù)設(shè)計中的兩階段設(shè)計法 94
4.3 正交表及其使用 95
4.3.1 試驗設(shè)計 95
4.3.2 正交表概述 95
4.3.3 正交表的使用 97
4.4 品質(zhì)損失的概念與品質(zhì)損失函數(shù) 99
4.4.1 品質(zhì)損失的概念 99
4.4.2 品質(zhì)損失函數(shù)的引入 100
4.4.3 品質(zhì)損失函數(shù)的四種類型 101
4.5 信噪比 103
4.6 穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計的試驗配置 105
4.7 穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計的流程 106
4.8 方差分析 110
4.9 試驗研究方法 111
4.9.1 獨立組設(shè)計 111
4.9.2 重復(fù)測量設(shè)計 112
4.9.3 復(fù)合設(shè)計 119

第5章 人因差錯預(yù)防 121
5.1 人因差錯及其分類 121
5.1.1 人因差錯的概念 121
5.1.2 人因差錯的分類 122
5.2 人因差錯分析 124
5.2.1 差錯和行動的七個階段 124
5.2.2 用戶分析 125
5.2.3 任務(wù)分析 127
5.2.4 因果分析 129
5.3 應(yīng)對人因差錯的設(shè)計原則 130
5.4 失效模式與效應(yīng)分析 132
5.5 故障樹分析 135
5.6 系統(tǒng)性人因差錯減少和預(yù)測方法 139

第6章 面向多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化的產(chǎn)品造型設(shè)計 141
6.1 基于多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化與多準(zhǔn)則決策的產(chǎn)品造型設(shè)計 141
6.1.1 研究方法 141
6.1.2 案例研究 145
6.1.3 結(jié)果討論 162
6.2 基于穩(wěn)健后偏好模糊表達(dá)模式的產(chǎn)品造型設(shè)計 166
6.2.1 研究方法 166
6.2.2 案例研究 171
6.2.3 結(jié)果討論 179

第7章 面向穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計的產(chǎn)品造型設(shè)計 180
7.1 基于模糊積分的產(chǎn)品造型多目標(biāo)穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計 180
7.1.1 研究方法 181
7.1.2 案例研究 184
7.1.3 結(jié)果討論 193
7.2 基于模糊度量的產(chǎn)品造型多目標(biāo)穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計 194
7.2.1 研究方法 195
7.2.2 案例研究 199
7.2.3 結(jié)果討論 207

第8章 面向穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計的用戶體驗設(shè)計 208
8.1 基于模糊網(wǎng)絡(luò)層次分析法的用戶體驗多目標(biāo)穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計 208
8.1.1 研究方法 209
8.1.2 案例研究 215
8.1.3 結(jié)果討論 228
8.2 基于模糊邏輯的用戶體驗多目標(biāo)穩(wěn)健參數(shù)設(shè)計 229
8.2.1 研究方法 229
8.2.2 案例研究 232
8.2.3 結(jié)果討論 242

第9章 面向人因差錯預(yù)防的用戶體驗設(shè)計 244
9.1 基于FMEA 與FTA 的用戶體驗設(shè)計人因差錯分析 244
9.1.1 研究方法 244
9.1.2 案例研究 247
9.1.3 結(jié)果討論 254
9.2 基于模糊TOPSIS 的用戶體驗設(shè)計人因差錯分析 255
9.2.1 研究方法 255
9.2.2 案例研究 260
9.2.3 結(jié)果討論 268

第10章 總結(jié)和展望 272
10.1 總結(jié) 272
10.2 展望 273

參考文獻(xiàn) 274