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服装风格辅助设计系统的开发

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-14页
引言第14-17页
第一章 研究背景第17-23页
 1 课题介绍第17-23页
   ·时尚领域与服装设计第18-19页
   ·服装设计元素与服装风格第19-22页
     ·服装色彩与服装风格的关系第19页
     ·服装面料与服装风格的关系第19-20页
     ·服装造型与服装风格的关系第20-21页
     ·设计细节与服装风格的关系第21页
     ·服装风格第21-22页
   ·计算机辅助设计第22-23页
第二章 服装系统理论和决策树方法第23-28页
 1 罗兰.巴尔特的服装语义理论第23页
 2 决策树方法第23-28页
   ·决策论第23-24页
   ·决策树方法简介第24-28页
     ·定义第24-25页
     ·决策树的优缺点第25-26页
     ·举例第26-27页
     ·决策树的建立第27-28页
第三章 问卷的设计和数据处理第28-36页
 1 问卷设计第28-29页
 2 数据处理第29-36页
   ·样本数据举例第29-30页
   ·服装风格属性的选择和语义频率的计算第30-33页
     ·服装风格描述词汇语义相似度计算第30-31页
       ·特征提取第30页
       ·意义相似度和词汇相似度的计算第30-31页
     ·计算过程第31-33页
   ·设计元素属性选择第33-36页
第四章 用ID3算法建立决策树第36-43页
 1 ID3算法简介第36-38页
   ·信息熵第36-37页
   ·信息增益第37页
   ·算法描述第37-38页
   ·ID3算法的局限性第38页
 2 ID3算法建立决策树的过程第38-43页
   ·算法及计算步骤第39-41页
   ·规则分析第41-43页
第五章 模糊决策树第43-66页
 1 模糊系统第43页
 2 传统决策树与模糊决策树的比较第43-44页
 3 模糊算法简介第44-46页
   ·不确定性第44页
   ·模糊集理论和隶属函数第44-45页
   ·截值与阙值第45-46页
     ·截值第45页
     ·阙值第45-46页
       ·模糊控制阙值θ_r第46页
       ·叶结点阙值θ_n第46页
   ·模糊规则推导第46页
 4 模糊决策树的建立(模糊ID3算法)第46-55页
   ·模糊ID3算法简介第46-48页
   ·使用模糊ID3算法建立决策树的步骤第48-52页
     ·模糊集和隶属函数的定义第48-50页
     ·模糊熵和信息增益的计算第50-51页
     ·决策树终止演变扩展的条件第51-52页
       ·模糊控制阙值θ_r第51-52页
       ·确定叶结点的阙值θ_n第52页
   ·模糊ID3决策树的建立和规则的推导第52-55页
     ·模糊决策树模型和规则第52-54页
     ·模糊集规则合并第54-55页
 5 基于最小分类模糊度算法的决策树的建立第55-64页
   ·分类模糊第55-57页
     ·可能性分布与分类模糊度测量第55-57页
   ·计算步骤第57-64页
 6 模糊ID3算法和基于最小分类模糊算法的比较第64-65页
   ·属性选择第64页
   ·确定叶节点的决策树停止扩展阙值第64-65页
   ·计算复杂程度第65页
 7 模型评估第65-66页
第六章 设计规则信息查询系统第66-70页
 1 数据库的建立第66-70页
   ·由决策树推得的规则集表第66-68页
     ·由ID3算法获得的规则集第66页
     ·模糊算法推得的规则第66-68页
   ·建立规则可查询窗口第68-69页
   ·服装风格或设计元素查询第69-70页
结论与展望第70-72页
参考文献第72-75页
附录第75-116页
 附录1 服装风格及其特征第75-77页
 附录2 问卷1(服装设计风格与设计元素)第77-79页
 附录3 问卷1收集的有关服装风格和服装设计元素的数据第79-81页
 附录4 语义频率计算第81-86页
 附录5 问卷2(服装风格词汇语义关系)第86-88页
 附录6 ID3算法建立决策树第88-100页
 附录7 模糊ID3算法建立决策树第100-110页
 附录8 最小分类模糊算法建立决策树第110-116页
致谢第116页

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