个性化瓷砖图案智能设计方法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.1 个性化模式的兴起 | 第10页 |
| 1.1.2 瓷砖个性化设计的发展 | 第10-11页 |
| 1.1.3 M公司项目需求 | 第11页 |
| 1.2 研究目标与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 瓷砖发展的现状 | 第12页 |
| 1.3.2 图像处理技术的发展与应用 | 第12-14页 |
| 1.4 研究内容与框架 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.5 研究方法与技术路线 | 第16-17页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第16页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 理论基础 | 第18-24页 |
| 2.1 瓷砖图案设计相关文献整理 | 第18-20页 |
| 2.1.1 瓷砖图案设计 | 第18-19页 |
| 2.1.2 瓷砖印花技术 | 第19-20页 |
| 2.2 消费者购买行为相关文献 | 第20-23页 |
| 2.2.1 消费者购买行为模式 | 第20-21页 |
| 2.2.2 瓷砖消费者购买行为模式 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于消费者购买行为的瓷砖分类 | 第24-45页 |
| 3.1 消费者购后反馈数据的获取 | 第24-35页 |
| 3.1.1 数据来源 | 第24页 |
| 3.1.2 数据获取方法 | 第24-25页 |
| 3.1.3 描述性统计 | 第25-35页 |
| 3.2 瓷砖分类 | 第35-42页 |
| 3.2.1 分类方法 | 第35-36页 |
| 3.2.2 瓷砖属性编码 | 第36-40页 |
| 3.2.3 分类结果 | 第40-42页 |
| 3.3 瓷砖推荐 | 第42-44页 |
| 3.3.1 特征筛选 | 第42-44页 |
| 3.3.2 推荐用于融合的图案 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 瓷砖图案的智能设计方法 | 第45-54页 |
| 4.1 LeonA.Gatys的深度网络算法 | 第45-47页 |
| 4.1.1 选取理由 | 第45页 |
| 4.1.2 算法原理 | 第45-47页 |
| 4.2 深度视觉信号理解网络结构 | 第47-52页 |
| 4.2.1 深度网络结构的简介 | 第48页 |
| 4.2.2 深度网络结构的选取 | 第48-49页 |
| 4.2.3 深度网络结构的参数调整 | 第49-52页 |
| 4.3 瓷砖图案融合方法 | 第52-53页 |
| 4.3.1 融合前图案的选取 | 第52页 |
| 4.3.2 原始数据的选取 | 第52-53页 |
| 4.3.3 损失函数权值的设置 | 第53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 个性化瓷砖图案智能设计方法的实践 | 第54-65页 |
| 5.1 瓷砖图案智能融合的实践 | 第54-55页 |
| 5.1.1 TensorFlow工具 | 第54页 |
| 5.1.2 代码实现流程图 | 第54-55页 |
| 5.2 瓷砖图案个性化设计的实践 | 第55-64页 |
| 5.2.1 瓷砖图案融合效果 | 第55-61页 |
| 5.2.2 瓷砖图案打印 | 第61-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 | 第69-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附件 | 第78页 |
