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基于BP神经网络的陶瓷食用器皿造型设计研究
被引量:
1
1
作者
徐骁琪
程永胜
《计算机仿真》
北大核心
2022年第7期466-470,共5页
以BP神经网络对陶瓷食用器皿进行造型设计研究。选取食用器皿作为研究对象,首先收集食用器皿样本并对食用器皿造型结构进行分析和解构,确定各造型要素在整体造型感性评价当中的权值;其次向目标用户征集食用器皿相关感性意象词汇,通过聚...
以BP神经网络对陶瓷食用器皿进行造型设计研究。选取食用器皿作为研究对象,首先收集食用器皿样本并对食用器皿造型结构进行分析和解构,确定各造型要素在整体造型感性评价当中的权值;其次向目标用户征集食用器皿相关感性意象词汇,通过聚类分析筛选代表性感性词汇;利用里克特量表将用户对造型要素与感性意象词汇之间的认知进行量化,建立造型要素和感性认知量值两者之间相对应的BP神经网络关系模型;通过Matlab软件对模型进行学习和训练,得出造型要素和感性量值之间的映射关系;最后通过MSE测试模型的可靠性。
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关键词
感性工学
神经网络
陶瓷食用器皿
造型设计
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职称材料
题名
基于BP神经网络的陶瓷食用器皿造型设计研究
被引量:
1
1
作者
徐骁琪
程永胜
机构
厦门大学嘉庚学院
出处
《计算机仿真》
北大核心
2022年第7期466-470,共5页
基金
福建省中青年教师教育科研项目(JAS21463)。
文摘
以BP神经网络对陶瓷食用器皿进行造型设计研究。选取食用器皿作为研究对象,首先收集食用器皿样本并对食用器皿造型结构进行分析和解构,确定各造型要素在整体造型感性评价当中的权值;其次向目标用户征集食用器皿相关感性意象词汇,通过聚类分析筛选代表性感性词汇;利用里克特量表将用户对造型要素与感性意象词汇之间的认知进行量化,建立造型要素和感性认知量值两者之间相对应的BP神经网络关系模型;通过Matlab软件对模型进行学习和训练,得出造型要素和感性量值之间的映射关系;最后通过MSE测试模型的可靠性。
关键词
感性工学
神经网络
陶瓷食用器皿
造型设计
Keywords
Kansei engineering
Neural network
Ceramic food utensils
Modeling design
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP神经网络的陶瓷食用器皿造型设计研究
徐骁琪
程永胜
《计算机仿真》
北大核心
2022
1
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