产品色彩智能设计理论与方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-30页 |
| ·课题来源与研究目标 | 第12页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·产品色彩智能设计(PCID)现状及问题分析 | 第13-27页 |
| ·PCID的概念与研究层次分析 | 第13-14页 |
| ·产品色彩设计工程现状 | 第14-18页 |
| ·计算机辅助色彩设计(CACD)现状 | 第18-22页 |
| ·产品色彩智能设计现状 | 第22-25页 |
| ·问题分析与解决方案 | 第25-27页 |
| ·论文内容组织结构 | 第27-30页 |
| 第2章 PCID的复合思维理论体系框架 | 第30-52页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·复合思维(MT)的概念 | 第30-31页 |
| ·复合思维研究基础 | 第31-42页 |
| ·思维的神经基础 | 第31-34页 |
| ·思维的心理基础 | 第34-35页 |
| ·思维的分类 | 第35-39页 |
| ·思维的模拟 | 第39-42页 |
| ·PCID的复合思维模型 | 第42-49页 |
| ·复合思维概念模型 | 第42-43页 |
| ·复合思维对象模型 | 第43-46页 |
| ·复合思维操作模型 | 第46-47页 |
| ·复合思维关系模型 | 第47-49页 |
| ·PCID的复合思维体系结构 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第3章 交互式色彩调和技术 | 第52-73页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·面向形象思维的色彩调和模型(CHMOIT) | 第52-57页 |
| ·现有CAD色彩模型的问题分析 | 第52-55页 |
| ·CHMOIT概述 | 第55-57页 |
| ·CHMOIT数据处理算法 | 第57-60页 |
| ·可视化色彩模型的量化算法 | 第57-59页 |
| ·三刺激值与RGB模型的转换算法 | 第59页 |
| ·样本的筛选与清洗算法 | 第59-60页 |
| ·样本数据的归一化算法 | 第60页 |
| ·基于神经网络的CHMOIT构建 | 第60-68页 |
| ·神经网络模型结构设计 | 第60-61页 |
| ·神经网络模型算法改进 | 第61-62页 |
| ·神经网络学习实验与结果分析 | 第62-65页 |
| ·CHMOIT与Lab色彩模型的比较 | 第65-68页 |
| ·基于CHMOIT的交互式调和算法 | 第68-72页 |
| ·色彩调和法则的几何化表示 | 第68-69页 |
| ·空间直线类调和算法 | 第69-70页 |
| ·螺旋调和算法 | 第70-71页 |
| ·圆周调和算法 | 第71页 |
| ·空间椭圆调和算法 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第4章 色彩设计意象捕捉与评估技术 | 第73-89页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·色彩设计意象表达方法 | 第73-74页 |
| ·基于多维语义的意象捕捉技术 | 第74-80页 |
| ·语义的度量特征 | 第75-77页 |
| ·基于多维语义的色彩意象表征方法 | 第77-79页 |
| ·语义空洞问题 | 第79页 |
| ·色彩语义测度实验 | 第79-80页 |
| ·基于粗集的意象可信度评估技术 | 第80-88页 |
| ·色彩意象可信度的定义 | 第80-81页 |
| ·色彩意象可信度评估算法 | 第81-86页 |
| ·意象可信度评估算例 | 第86-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 形色耦合美度评价方法 | 第89-121页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·形色耦合美学(SCCA)评价理论基础 | 第90-94页 |
| ·色彩美度理论 | 第90-92页 |
| ·形色场的概念 | 第92-94页 |
| ·形色耦合拓扑图的定义与表达 | 第94-97页 |
| ·形态拓扑图 | 第94-95页 |
| ·形色耦合拓扑图 | 第95-97页 |
| ·形色场调和强度算法 | 第97-113页 |
| ·调和强度实验 | 第98-105页 |
| ·调和强度算法 | 第105-113页 |
| ·形色耦合美度模型 | 第113-118页 |
| ·单视点美度模型 | 第113-116页 |
| ·基于注意机制的多视点美度模型 | 第116-118页 |
| ·形色耦合美度评价流程及案例分析 | 第118-119页 |
| ·形色耦合美度评价流程 | 第118-119页 |
| ·色彩美学评价案例 | 第119页 |
| ·本章小结 | 第119-121页 |
| 第6章 产品色彩方案自动生成与优化方法 | 第121-138页 |
| ·引言 | 第121页 |
| ·基于遗传理论的色彩设计方法 | 第121-122页 |
| ·色彩方案的基因表达方法 | 第122-128页 |
| ·基于产品组件的基因规划方法 | 第123-126页 |
| ·色彩方案的组件基因编码 | 第126-128页 |
| ·色彩方案的基因显型 | 第128页 |
| ·多目标加权综合遗传创新模型 | 第128-133页 |
| ·多目标综合适应度评估与表达 | 第129-130页 |
| ·多目标加权综合遗传创新算法流程 | 第130-133页 |
| ·基于免疫理论的色彩创新模型 | 第133-134页 |
| ·色彩设计方案免疫原理 | 第133页 |
| ·色彩设计的免疫遗传算法流程 | 第133-134页 |
| ·算法应用案例分析 | 第134-137页 |
| ·本章小结 | 第137-138页 |
| 第7章 PCIDBMT软件系统开发与应用 | 第138-151页 |
| ·引言 | 第138页 |
| ·PCIDBMT技术集成与系统开发 | 第138-143页 |
| ·需求分析 | 第138-140页 |
| ·系统设计 | 第140-143页 |
| ·系统开发 | 第143页 |
| ·PCIDBMT系统应用与分析 | 第143-150页 |
| ·系统应用验证 | 第143-150页 |
| ·验证总结 | 第150页 |
| ·本章小结 | 第150-151页 |
| 第8章 结论 | 第151-155页 |
| ·主要研究工作与成果 | 第151-152页 |
| ·主要创新点 | 第152-153页 |
| ·结论 | 第153页 |
| ·进一步研究的问题 | 第153-155页 |
| 致谢 | 第155-156页 |
| 参考文献 | 第156-164页 |
| 附录1:部分彩色插图 | 第164-166页 |
| 附录2:插图清单 | 第166-168页 |
| 附录3:表格清单 | 第168-169页 |
| 附录4:攻读博士学位期间发表的论文 | 第169-170页 |
| 附录5:攻读博士学位期间获得专利与奖项 | 第170-171页 |
| 附录6:攻读博士学位期间承担的科研项目 | 第171-172页 |
