基于模糊神经网络的色彩决策方法研究

2024-10-28应志平范建平高松徐玲玉

流行色 2024年7期

摘要：色彩是一种强有力的语言，能够激发情绪，赋予产品独特的魅力。模糊神经网络作为一种新兴的计算工具，具有处理模糊和不确定性信息的能力。在产品色彩设计与决策中，模糊神经网络可以通过模糊逻辑与神经网络结合，实现对复杂色彩特征和关系的建模和分析。本文旨在探讨色彩心理学在产品设计中的应用，基于模糊神经网络为产品色彩设计与决策提供新颖的解决方案，为设计师和相关行业带来创新的设计方法和决策，同时也为消费者提供个性化的设计方案。

关键词：色彩；神经网络；决策方法

Abstract： Color is a powerful language that can evoke emotions and lend unique charm to products. Fuzzy neural network， as an emerging computational tool， have the ability to handle fuzzy and uncertain information. In the realm of product color design and decision-making， Fuzzy Neural Network enable modelling and analysis of complex color features and relationships by combining fuzzy logic with neural networks. The aim of this work is to explore the application of color psychology in product design， to provide novel solutions for product color design and decision-making based on fuzzy neural networks， to provide innovative design methods and decision-making strategies for designers and related industries， and also to provide personalized design solutions for consumers.

Keywords： Color；neural network；decision method

0 引言

色彩是激发人类共同审美、情感表达最为灵敏的一种要素。在社会活动、自然欣赏等方面，色彩在客观上是对人们感官的一种刺激和象征，在主观上又是心理的一种反应与行为。色彩融入人们的日常生活中，通过视觉、知觉影响人们的情绪、记忆、思想、意志等[1]。在产品设计的诸多要素中，色彩被认为是产品最重要价值之一，设计者和消费者都极为重视。研究色彩决策与设计方法是任何设计师在众多工具中必不可少的重要手段，是设计中用户情感体验影响认证的核心元素。在产品色彩设计与决策中，模糊神经网络可以通过模糊逻辑与神经网络结合，实现对复杂色彩特征和关系的建模和分析，进而为产品色彩设计与决策提供新颖解决方案。

1 色彩设计概述

色彩是产生美感和艺术魅力的基础。在设计的诸多要素中，色彩起着极其重要的作用。产品设计的成功与否极大程度上取决于色彩运用的好坏。不同的色彩及其搭配方式，都会对人们产生不同的影响。色彩在视觉上可以增强产品的感染力，吸引用户的注意力；色彩可以凸显产品的鲜明个性，增强产品的记忆性，使产品更容易识别，可以引起用户的回忆，令人印象深刻；色彩在知觉上有明显的刺激感，可以挑起用户情绪，通过视觉冲击影响用户的情绪，产生不同的生理和心理反应[2]。

色彩设计是产品设计的重要组成部分，它有助于表达个人风格和产品形象，还可以影响情绪和体验。因此，良好的色彩设计是不可或缺的部分。国内外学者通过不同的研究方法，如实验、问卷调查等，探索了色彩对人们视觉感知和认知的影响。研究发现，不同的色彩可以引发不同的情绪和认知效果。此外，人们对色彩的喜爱程度也受到个体差异的影响。并且，这些差异可能与个人的人格特征、文化背景和经验等相关。因此，色彩感知和认知是一个复杂的过程，受到多种因素的影响。

2 色彩与情绪

色彩是一种强有力的语言，能够激发情绪，赋予产品独特的魅力。色彩与情绪的关联是奇妙的，人的眼睛形成色彩的视觉信息，反映到大脑，色彩还会刺激大脑神经进而引发人心理情绪的变化，达到色彩与情绪的共鸣。研究表明，不同色彩可以代表不同的情绪[3]。例如，红色会使人兴奋，橙色使人沮丧，黄色令人愉悦，蓝色令人治愈。但是，色彩和情绪的关联，既具有普遍性，又具有其特异性和多样性。单一的色彩可能具有不同的含义，如红色也可以代表生气、危险和愤怒，黄色也可以表示嫉妒。

色彩的三要素指色相、纯度和明度。色相指的是色彩的相貌特征和相互区别，主要体现事物的固有色和冷暖感；纯度指的是色相的饱和程度，体现事物的量感；明度指的是色彩的深浅程度，使色彩具有层次感；受社会环境和个人理解的影响，色彩的冷暖、深浅、轻重都会对神经产生不同程度的刺激，产生不同的情绪。不同的色相具有不同的冷暖感，冷色调能给人平静和放松的感觉，而暖色调能给人以热烈、温暖、活力；不同的纯度具有不同的色彩轻重感，而不同的明度又使色彩具有深浅、明暗的层次感，使情绪反应也具有不同的程度[4]。

3 色彩设计和决策方法

色彩已成为产品设计中不可或缺的要素之一，对实现产品价值具有重要的作用。目前，进行色彩设计和决策的方法有：

直觉法：设计师根据自己的感觉和经验来选择颜色，这种方法灵活、快速，并且可以根据设计需求进行灵活调整。但是基于主观的喜好和经验，可能无法准确地满足用户的需求[5]。

色彩搭配工具：这些工具可以提供颜色的相互搭配规则，提供各种颜色组合的样本和参考，设计根据需要挑选合适的颜色方案。

数据分析法：使用统计数据和科学方法来确定颜色决策，通过分析用户喜好、市场趋势等数据，设计师可以选择最合适目标用户的颜色方案[6]。

用户测试法：通过让用户参与色彩决策过程，收集他们的反馈和意见。这种方法可以更好地了解用户的喜好和需求，但是该方法需要时间和资源，进行实地测试或在线调查，可能受到个体差异、测试环境等因素的影响[7]。

将大数据和神经网络技术[8]相结合用于色彩设计逐渐得到国内外学者的关注。大数据提供海量的色彩设计相关数据，包括市场销售、用户喜好、设计趋势等，通过分析这些数据，神经网络可以学习到隐藏在数据背后的规律和模式，为设计师提供更全面、准确的参考和指导[9]。通过神经网络可以分析用户的历史喜好和行为数据，为每个用户提供个性化的产品色彩推荐，并且可以为不同的用户群体设计出更符合喜好和需求的产品色彩方案。此外，神经网络能够在短时间内处理大规模的数据，快速迭代和创新，总结出关键的特征和规律。神经网络可以学习和识别不同的产品风格和时尚趋势，分析出流行颜色组合和搭配，借助神经网络的预测能力，抓住潮流趋势，为顾客提供更具吸引力和时尚感的产品色彩设计[10]。

然而，色彩和谐的感知很难根据普遍规律来定义，可能因个体差异（年龄、性别等）、文化和社会差异而有所不同。使用公式化的方法来产生和谐的色彩方案具有极大的挑战性。因此，采用模糊神经网络进行产品色彩设计和决策具有显著优势。

4 基于模糊神经网络和情绪体验的色彩决策策略

4.1 色彩与情绪关系的研究方法

色彩和情绪之间的联系，会受到区域、文化、年龄、性别、时间等多种因素的影响。对于各种不同的年龄、性别、社会环境、时间等因素都应分别研究色彩和情绪之间的关系。因此，使用日内瓦情绪轮（图1），对不同群体现阶段对不同色彩的情绪反应进行评估。日内瓦情绪轮是由瑞士的情感科学中心研发的，被用来尽可能精确地测量个体所经历的情绪。日内瓦情绪轮允许被试者只选择一种情绪，也可以选择几种同时存在的情绪或混合的情绪，以及在需要对所有情绪进行明确评级的情况下，对转轮中的所有情绪进行强制评级。以日内瓦情绪论为基础进行社会调查，以色彩作为产生情绪的事件。由多种色相、纯度和明度都不同的色彩组成调查问卷的色彩集，以获取色彩及其与20种情绪关联程度组成的集合[11]。

4.2 模糊神经网络在色彩决策中的应用

首先，色彩设计是一个主观性较强且涉及模糊性的领域，每个人对颜色的喜好和理解都存在差异，模糊神经网络结合模糊逻辑和神经网络的优点，能够将模糊的、主观的颜色要求和目标转化为数值化的计算，使设计师能够更加科学地进行设计和决策；其次，色彩决策设计多个因素的综合考虑，传统分析方法可能难以充分表达和处理这种复杂关系，模糊神经网络能够更准确地建立多变量之间的关系；最后，模糊神经网络可以通过学习历史数据和模式，预测未来趋势并推荐合适的颜色方案[12]。

模糊神经网络是一种结合模糊逻辑和神经网络的方法，对问卷采集到的色彩-情绪关联程度的数据进行预处理，得到不同用户群体的各种情绪种类及其程度（0～5）所对应的若干种推荐色彩。将各种推荐色转换为HSV色彩，以不同的情绪程度的归一化值为输入值，推荐色彩的HSV值为输出，分别对各个用户群体的数据都使用模糊神经网络进行训练。当神经网络的计算输出与推荐色彩的HSV值的误差小于0.01时，结束训练，输出模糊神经网络的输出连接权、隶属函数中的中心值和宽度。随后将其置入正向神经网络中，以设计师所需要的产品情绪为输入，获取能反映当前情绪的多种推荐颜色。

4.3 色彩决策

色彩搭配是产品设计的关键环节，色彩搭配工艺是不同色彩的有机组合。在产品设计中色彩搭配原理主要通过控制颜色的色相、纯度和明度来改变颜色开展互相搭配。在设计过程中把不同的色调巧妙地结合在一起，能够为观赏者提供更加良好的视觉效果[13]。传统的色彩搭配法则主要包括单色系配色、同类色配色、互补色配色、分裂互补配色、三角配色和四元配色。

设计师通过模糊神经网络可以生成多种对应情绪的推荐色彩，将神经网络所推荐的色彩作为主色，以配色规则推荐的色彩作为辅色，可以生成多种推荐色彩组合（图2）。将推荐色彩填充入产品的各个区域，就可以形成多种符合设计要求的产品样品，供设计师选择。有效地减少设计师的主观性，使设计师能够更加科学地进行设计和决策。

女式连衣裙包含丰富的设计要素，设计要素特征明显，服装结构线和版式清晰[14]。因此本文以连衣裙为对象，展示色彩决策方案的应用案例，技术方法同样适用于相关区块清晰的产品的色彩决策。

首先，产品设计师根据用户需求设计出的连衣裙款式（图3a），以中国年轻女性为用户群体，以爱、快乐、钦佩为主要情绪，使用模糊神经网络推荐色彩后，采用互补色为配色方式，得到三种连衣裙色彩方案（图3），供设计师挑选和修改。可以观察到，由该方法推荐的色彩能够较好反映设计师所输入的情绪。

5 结语

色彩的正确使用往往可以触动人们的情绪，使产品更加贴合人心。设计师通过了解用户需求，采用创新性的色彩决策方案，能够避免自身的主观性，使产品的色彩满足用户情绪。同时可以通过多种色彩方案来满足不同群体的情感需求。本文从色彩心理学的角度出发，阐述了色彩设计的重要性以及色彩与情绪的关联。通过日内瓦情绪论的方式调查现阶段不同用户群体中不同色彩与情绪的关联程度，提出了一种基于用户情绪和模糊神经网络的色彩决策的新方法。通过现有的色彩配色规则，为设计师提供了一种高效的、客观的产品色彩设计方案。