Loading...
机构名称:
¥ 1.0

摘要:使用隐性反应来确定消费者对不同刺激的反应正成为一种流行的方法,但仍需要进行研究以了解用于收集数据的不同技术的输出。在目前的研究中,收集了不同刺激(气味、味道、风味样本)的脑电图 (EEG) 反应和自我报告的喜好和情绪,以更好地了解甜度感知。人工智能分析用于对隐性反应进行分类,识别决策树以通过激活的感觉系统(气味/味道/风味)和刺激的性质(“甜”与“非甜”气味;“甜味”、“甜味”和“非甜味”;以及“甜刺激”与“非甜刺激”)。在自我报告的对刺激的喜好和刺激引起的情绪之间存在显著差异,但未发现显性数据和隐性数据之间的明确关系。本研究总结了与 EEG 相关研究以及 EEG 数据分析的有趣数据,尽管关于如何正确利用隐性测量技术及其数据仍有许多未知之处。

甜度感知的探索性研究:决策树

甜度感知的探索性研究:决策树PDF文件第1页

甜度感知的探索性研究:决策树PDF文件第2页

甜度感知的探索性研究:决策树PDF文件第3页

甜度感知的探索性研究:决策树PDF文件第4页

甜度感知的探索性研究:决策树PDF文件第5页

相关文件推荐

2022 年
¥1.0
2024 年
¥16.0
2024 年
¥1.0
2020 年
¥1.0
2024 年
¥1.0
2020 年
¥1.0
2020 年
¥1.0
2020 年
¥1.0