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《东华大学》 2003年
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智能款式设计系统研究与实现

李继云  
【摘要】:智能化的款式设计是采用计算机技术使非专业人员通过较少的人机交互来完成传统的设计师的创作过程。款式的智能化设计目前国内、外仍然没有成熟系统,本文研究该系统的体系结构、关键智能技术包括:款式部件信息的提取、款式风格知识的发现以及款式的自动生成,给出了系统的实现。 本文工作主要包括以下内容: 由于设计本身的特点决定了其知识表达的困难及设计系统构成技术路线上的多种可能性。本文研究了基于不同知识表示方法的3种智能款式设计系统的系统构成:基于款式原型的体系结构(Fashion Prototype Based Design,简称FPBD)、基于款式要素参数化的体系结构(Fashion Parts Parameterization Oriented Design,简称FPPOD)和基于形象思维描述的体系结构(Mental Image Oriented Design,简称MIOD),在对3种方法的优缺点进行分析的基础上,引入具有不同知识表示自我封装、智能分布、自治性强等特点的agent结构,提出基于agent的智能款式体系结构,并研究了系统及各agent的构成,这一体系结构综合考虑设计过程、设计师经验、用户要求和款式存储、变换等方面的知识表达和处理要求,为智能款式设计系统的最终实现提供了根本保障。 研究了智能款式设计的款式轮廓信息提取问题,设计并实现了一种基于遗传算法的给定误差B样条曲线拟合算法,通过对变异算子的针对性设计实现了在遗传过程中的B样条数据点不断减少的优化目的从而实现了款式的较小存储量存储要求。针对初始算法中存在的以下两个问题:(1)最小二乘B样条曲线拟合保证了拟合B样条曲线上参数为{t_j}的采样点到对应数据点的均方距离最小,但是参数为{t_j}的点并不一定是B样条曲线上离数据点最近的点,即数据点集到拟合B样条曲线的均方距离不一定最小;(2)由于算法中拟合过程的多次进行,算法效率不高的问题分别提出了采用迭代最近点误差计算方法以及由粗到精的B样条曲线拟和算法,从而从算法精度和效率两方面改进了初始算法。 针对服装款式风格定义的规则寻找问题,提出了基于DNA编码的知识发现 算法,验证了算法的有效性,进而以优雅风格服装款式的风格决策表为例,给出 相应的例A编码方案以及算法实施步骤和最终获得的规则集。针对服装款式的风 格决策表中许多连续属性的存在问题,研究了连续属性的离散化问题,给出了基 于属性重要度的连续属性离散化方法并将其应用于款式风格决策表属性的离散 化,取得了满意的效果。 研究了款式自动生成中要素部件设计法中要素部件的选取问题,提出采用 GA寻优,在对部件的编码中考虑结合服装设计专业知识。研究了GA中适合度函 数难以表达的问题,提出采用BP人工神经网络逼近GA中的适合度函数,考虑到 用户的自我评价,提出将用户的适合度修正值加入ANN的训练集,从而利用BP 神经网络的自学习,使适合度值的计算更符合实际,自动生成的服装款式更为用 户认可。提供了一条有效地解决款式自动设计问题的途径。 研究了款式的形式化描述问题,给出了支持款式智能拼接和风格调整的款式 及其部件的形式化描述,为进一步实现款式的全自动设计打下良好的基础。 本文的创新之处包括: l、提出了全新的支持款式要素部件设计法的智能款式设计体系结构一基于 agent的智能款式体系结构,并付诸实施。 2、研究了款式轮廓信息的提取问题,提出了基于遗传算法的给定误差最少 数据点B样条曲线拟和算法,将遗传算法与最小二乘算法结合起来,并针对性地 设计了相应的变异算子,取得了较好的效果。针对算法的精度和效率两方面的问 题分别提出改进的算法。 3、研究了款式的基于风格的分类问题,提出了基于DNA编码的知识发现算 法,为基于风格的智能款式分类打下了理论和技术基础。 4、研究了款式的自动拼接算法,提出了采用增强式学习的人工神经网络逼 近遗传算法的适合度函数的方法很好地解决了适合度函数难以确定及要素部件 优化选取的问题,为款式自动设计提供了理论和技术支持。 5、给出了支持款式智能拼接和风格调整的款式及其部件的形式化描述,这 是实现款式智能设计必不可少的保障。
【学位授予单位】:东华大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP311.52

【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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