随着社会的发展,我国已进入老龄化社会阶段。在老龄化程度逐步加深的情况下,银发市场也随之扩大。老年人在心理、生理等各方面都有其自身的特点,因此老年人对产品的情感需求也呈现出多样化趋势。由于用户体验具有模糊性和抽象性,对老年人生理、心理、认知层面的考量更为缺乏,大多停留在定性研究如问卷调查等层面上或依据设计师的经验、灵感等进行适老化设计,缺乏详细科学合理的数据支撑,很少从量化老年用户体验的角度去对进行适老化探究,缺乏正确识别和把握适老化产品意象与适老化产品设计之间关系的有效方法,所以将老年人的情感需求转化到适老化产品设计的过程存在着一定的困难。本文提出一种基于人工神经网络深度学习的适老化产品造型意象评价模型,具体工作包含以下四个部分:第一部分介绍产品适老化、感性工学及人工神经网络的研究与应用现状,并提出论文的研究方法与研究框架。第二部分,为挖掘老年人感性需求,利用调查问卷法、深入访谈法对老年群体调研,建立典型老年用户画像,了解老年人对日常生活产品的使用情况及对新产品的期望,结合语义差异法与聚类分析法得出包含60组词汇对的适老化产品造型意象词汇库,在对老年人生活情景调研的基础上,以电视机遥控器作为适老化产品造型意象评价模型的研究样本。第三部分,为建立适老化产品造型意象评价的人工神经网络模型,首先进行网络开发环境配置,其次通过网络爬虫的方式爬取数千张电视机遥控器图像数据来扩充样本数据集,增大样本量,并对每个电视机遥控器图像数据进行多标签语义标注,最后设计深度残差网络学习模型(ResNet),电视机遥控器图像数据为输入神经元,通过计算机编程技术把人对产品的感性意象评价非线性思维进行模拟和预测,网络通过多次迭代与学习,取得了较高的预测准确度。第四部分,将电视机遥控器新设计方案输入评价模型进行打分,验证适老化产品造型意象评价神经网络模型的有效性。并与老年用户的评价指标做对比,验证模型的可行性。通过利用神经网络学习模型建立适老化产品意象评价模型,能够指导适老化产品造型设计的评价过程,提高适老化产品方案的评价效率,减少时间成本。