一种基于GRNN模型的自闭症拥抱机智能设计建模与决策参数优化方法

摘要

本发明提供一种基于GRNN模型的自闭症拥抱机智能设计建模与决策参数优化方法，包括以下步骤：根据拥抱机的不同规格选择影响用户体验的决策参数；利用用户体验测试系统采集不同决策参数的用户体验结果，构建建模样本集；将构建的建模样本集进行归一化处理，获得归一化样本集；根据所述归一化样本集构建GR神经网络模型；根据所述用户体验测试系统所得到的数据对GR神经网络进行训练，获取神经网络参数；利用免疫算法对GR神经网络模型进行优化。本发明利用GR神经网络挖掘拥抱机不同参数与用户体验结果之间的关系进行建模；并通过智能优化算法获取用户体验结果最优的拥抱机参数，为企业产品开发人员进行产品升级、优化提供指导。