【摘 要】
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针对神经网络与遗传算法在图形重构设计中的广泛性和差异性,以苗族蜡染图形设计为例,对二者进行应用对比分析.首先,运用神经网络与遗传算法进行蜡染图形的框架重构.再结合拓
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51865004);贵州省科技项目(LH字[2016]7467,[2018]1049,2018qn46)
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针对神经网络与遗传算法在图形重构设计中的广泛性和差异性,以苗族蜡染图形设计为例,对二者进行应用对比分析.首先,运用神经网络与遗传算法进行蜡染图形的框架重构.再结合拓扑构型对图形元素进行变换填充,从而生成不同元素、相同结构和不同结构、相同元素之间的图形组,并对比分析两种算法对于本实例的综合特征.结果表明:在面积比例、纹样元素、框架构型和应用场景多样性四个设计要素中,这两种算法各有优劣势存在;并且在本案例中,BP神经网络生成方案的权值总和大于GA生成方案的权值总和,其大于的值为0.562 5.
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