| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 课题的研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 课题国内外发展现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 基于意象表征的色彩设计理论 | 第12-20页 |
| 2.1 色彩设计的基本理论 | 第12-16页 |
| 2.1.1 色彩表示模型 | 第12-14页 |
| 2.1.2 色彩调和理论 | 第14-15页 |
| 2.1.3 色彩设计特点 | 第15-16页 |
| 2.2 色彩意象表征基本理论 | 第16-19页 |
| 2.2.1 色彩多维表征向量 | 第16-17页 |
| 2.2.2 色彩意象表征向量 | 第17-18页 |
| 2.2.3 色彩意象表征分析方法 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于意象表征色彩智能设计方法 | 第20-32页 |
| 3.1 基于意象表征色彩表示模型 | 第20-23页 |
| 3.1.1 色彩表示模型的选取 | 第20-21页 |
| 3.1.2 色彩表示模型的换算 | 第21-23页 |
| 3.2 色彩意象表征的多维度模型 | 第23-25页 |
| 3.3 基于意象表征色彩智能设计原理 | 第25-29页 |
| 3.4 数据样本的人群调研 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 SVM色彩意象表征评价分类器的设计 | 第32-42页 |
| 4.1 SVM算法理论概述 | 第32-34页 |
| 4.2 色彩意象表征评价分类方法的构建 | 第34-36页 |
| 4.3 SVM分类算法的实现 | 第36-38页 |
| 4.4 SVM分类算法预测分析 | 第38-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 PSO色彩智能设计方法 | 第42-50页 |
| 5.1 PSO算法理论概述 | 第42-44页 |
| 5.2 色彩智能设计方法 | 第44-46页 |
| 5.3 PSO算法的实现 | 第46页 |
| 5.4 PSO算法实验分析 | 第46-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 基于意象表征的智能色彩设计系统的构造与实现 | 第50-61页 |
| 6.1 系统需求 | 第50-52页 |
| 6.1.1 系统设计目标 | 第50-51页 |
| 6.1.2 系统功能需求 | 第51页 |
| 6.1.3 系统性能需求 | 第51-52页 |
| 6.1.4 系统开发环境 | 第52页 |
| 6.2 总体模块设计 | 第52-54页 |
| 6.3 色彩智能设计系统业务流程 | 第54-55页 |
| 6.4 系统功能模块的实现 | 第55-60页 |
| 6.4.1 系统软件界面 | 第55-56页 |
| 6.4.2 色彩设计意象值选定 | 第56-57页 |
| 6.4.3 主色调的设计 | 第57-59页 |
| 6.4.4 第二色的设计 | 第59-60页 |
| 6.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第七章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 7.1 总结 | 第61-62页 |
| 7.2 展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |