基于CHNN聚类算法的款式部件生成模型

• 作者: 钱素琴
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2009,（14）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 3399-3401
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3007字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱素琴	东华大学信息科学与技术学院	15	72	6.0	8.0