基于CHNN聚类算法的款式部件生成模型

作者:钱素琴

摘要:对智能化服装款式设计系统中的款式部件的自动获取功能进行了研究。采用基于连续Hopfield神经网络(CHNN)的聚类算法提出了一个款式部件的风格生成模型。提取表现部件造型特征的特征要素构造一个空间点集,利用CHNN网络对该点集进行聚类,分析部件类别与款式设计风格之间的关系,建立基于款式风格设计的部件搭配规则。并将该模型应用于款式的衣片部件上,实现了衣片部件的聚类。实验结果表明,该模型设计合理,分类清晰,具有可扩展性。

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关键词:
  • 智能款式设计
  • 部件自动获取功能
  • 连续hopfield神经网络
  • 聚类算法
  • 部件搭配规则

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:计算机工程与设计

期刊级别:北大期刊

期刊人气:3768

杂志介绍:
主管单位:中国航天科工集团
主办单位:中国航天科工集团第二研究院706所
出版地方:北京
快捷分类:计算机
国际刊号:1000-7024
国内刊号:11-1775/TP
邮发代号:82-425
创刊时间:1980
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:0.62
综合影响因子:1.32