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基于CHNN聚类算法的款式部件生成模型

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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.

智能款式设计、部件自动荻取功能、连续Hopfield神经网络、聚类算法、部件搭配规则

30

TP391(计算技术、计算机技术)

上海市重点学科建设基金项目lz10101

2009-08-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

3399-3401

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计算机工程与设计

1000-7024

11-1775/TP

30

2009,30(14)

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