傳統(tǒng)模型輸出參數(shù)無(wú)法快速獲得產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)方案的初始域,為解決這一問題,提出基于視覺傳達(dá)的產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)感知差異建模分析。采用連續(xù)函數(shù)提取感知差異信息,為更好實(shí)現(xiàn)模型功能特性,輸入神經(jīng)元鏈接,得到每個(gè)樣本最優(yōu)解。完成上述工作后,基于視覺傳達(dá),將簡(jiǎn)化后區(qū)間型參數(shù)樣本代入感知差異模型,完成基于視覺傳達(dá)的產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)感知差異建模分析研究。實(shí)驗(yàn)通過選取8個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本,共實(shí)驗(yàn)4次,分別測(cè)試2個(gè)模型輸出參數(shù)是否能夠快速獲得產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)方案的初始域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所建模型輸出參數(shù)更接近設(shè)定閾值,更符合設(shè)計(jì)需求。 

【文章來(lái)源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(18)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

函數(shù)樣本生成趨勢(shì)線

式中：Y表示數(shù)據(jù)；X表示樣本；P表示區(qū)間型參數(shù)樣本[12]。將簡(jiǎn)化后的區(qū)間型參數(shù)樣本代入感知差異模型當(dāng)中[13]，采用3×3的領(lǐng)域，完成感知差異神經(jīng)元拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，如圖2所示。在輸入的過程中，要考慮外界刺激與領(lǐng)域內(nèi)的鏈接輸入，將神經(jīng)元輸入量化到一定范圍內(nèi)。當(dāng)這個(gè)神經(jīng)元相互連接后，計(jì)算每個(gè)神經(jīng)元領(lǐng)域內(nèi)發(fā)放的脈沖總強(qiáng)度[14]。實(shí)現(xiàn)感知差異神經(jīng)元捆綁后，要記錄神經(jīng)元關(guān)系。為了方便后續(xù)建立感知差異神經(jīng)元的有向圖，采用視覺傳達(dá)方法，確定其他執(zhí)行秩序[15]。

在滿足上述兩條原則不變的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)基于視覺傳達(dá)的產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)感知差異模型的構(gòu)建。模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。在設(shè)計(jì)的過程中，當(dāng)A可以完成產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)，A2就需要任務(wù)B2的設(shè)計(jì)信息，在這種情況下，要開啟設(shè)計(jì)過程，交互完成A和B兩個(gè)設(shè)計(jì)任務(wù)。根據(jù)A和B建立相應(yīng)的感知差異模型。在設(shè)計(jì)的過程中，當(dāng)出現(xiàn)某個(gè)任務(wù)完成布置需要前一個(gè)神經(jīng)元時(shí)，需要提供信息或者是多次迭代的情況。再考慮多個(gè)神經(jīng)元之間的關(guān)系，將這些基本型定義范圍納入到模型當(dāng)中。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于視覺傳達(dá)的環(huán)境藝術(shù)設(shè)計(jì)感官體驗(yàn)建模[J]. 朱力.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(11)
[2]面向時(shí)序感知的多類別商品方面情感分析推薦模型[J]. 丁永剛,李石君,付星,劉夢(mèng)君.  電子與信息學(xué)報(bào). 2018(06)
[3]基于壓縮感知最小二乘支持向量機(jī)的NOx軟測(cè)量模型[J]. 丁續(xù)達(dá),劉瀟,金秀章.  熱力發(fā)電. 2018(03)
[4]基于視覺傳達(dá)效果的傳統(tǒng)藝術(shù)圖像重建方法研究[J]. 彭靜,冷飛.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2017(24)
[5]經(jīng)驗(yàn)研究中情景感知需求獲取與建模系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述[J]. 栗元邦,彭蓉,季晶晶,王幫超,賴涵.  軟件學(xué)報(bào). 2018(02)
[6]認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中頻譜感知能耗的建模研究[J]. 崔自如,彭藝.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2017(10)
[7]鄉(xiāng)村視覺識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)（Ⅵ）在半山村景觀環(huán)境中的應(yīng)用設(shè)計(jì)[J]. 宋揚(yáng),吳丹蓉,呂勤智.  浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2017(03)
[8]基于表示學(xué)習(xí)和語(yǔ)義要素感知的關(guān)系推理算法[J]. 劉嶠,韓明皓,楊曉慧,劉瑤,吳祖峰.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2017(08)
[9]用于觸摸屏圖像感知的指端力觸覺再現(xiàn)系統(tǒng)[J]. 余玉卿,宋愛國(guó),陳大鵬,趙國(guó)普.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2017(06)
[10]基于Intel RealSense的膠印機(jī)感知展示系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 董春俠,司占軍,劉建東.  包裝工程. 2017(11)



本文編號(hào)：3060972