目的 为了提高产品感性设计开发效率及意象匹配精度，采用定性和定量相结合的方法，提出一种基于层次分析法（AHP）与BP神经网络相结合的产品意象设计要素组合推导方法。方法 首先通过网络爬虫和亲和图法建立产品意象及造型数据库，以获得意象和设计要素；其次运用AHP构建产品层次结构模型及判断矩阵，计算意象及设计要素的权重系数；接着，基于形态拆解法与权重结果获得设计要素类型及优化组合编码，再运用语义差异法（SD）获取组合编码的用户感性意象均值；最后通过感性工学和AHP-BP神经网络构建KAB关键设计要素组合预测模型。结果 基于此模型预测四旋翼无人机设计方案，应用逼近理想解排序法（TOPSIS）对其进行验证评价，结果表明通过模型计算能够得到与目标感性意象高度匹配的设计要素组合编码。结论 基于此模型能够快速获得客观准确的产品意象造型设计要素组合，提高产品设计开发过程的效率。