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上海新天地交通_上海3d錯覺藝術(shù)館交通_《東華大學(xué)》2011年碩士論文

發(fā)布時間:2016-09-01 14:02

  本文關(guān)鍵詞:交通狀態(tài)視覺識別方法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《東華大學(xué)》 2011年

品牌服裝輔助企劃系統(tǒng)研究

吳也哲  

【摘要】:隨著服裝自主品牌設(shè)計開發(fā)和營銷推廣研究成為我國服裝產(chǎn)業(yè)發(fā)展的熱點,傳統(tǒng)的“企劃墻”式的企劃過程不能滿足服裝產(chǎn)品“品種多、批量少、周期短”的發(fā)展要求,科學(xué)有效地進(jìn)行服裝企劃成了服裝企業(yè)制勝的關(guān)鍵。 本文在結(jié)合國內(nèi)外服裝企劃現(xiàn)狀,學(xué)習(xí)國外各種PLM產(chǎn)品理念的情況下,設(shè)計了符合我國品牌服裝企劃需求的輔助企劃系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在輔助服裝設(shè)計總監(jiān)進(jìn)行快速,準(zhǔn)確地服裝企劃,使得企劃的產(chǎn)品具有品牌特色,并且能夠前瞻性地作出評估預(yù)測,降低服裝產(chǎn)品的風(fēng)險。 本文作者的主要研究工作概述如下: 1)利用W3C組織制定的SVG矢量圖標(biāo)準(zhǔn)作為設(shè)計作品載體,在Apache Batik Toolkit的基礎(chǔ)上進(jìn)行矢量編輯器的開發(fā),運用了比較流行的狀態(tài)模式,單例模式對系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃和設(shè)計,有利于代碼維護(hù)和功能擴展; 2)在處理元素方面,實現(xiàn)了對基本元素和特殊元素的解析和編輯。在矢量圖編輯器基礎(chǔ)上,實現(xiàn)了款式設(shè)計,面料展示,品牌特征元素應(yīng)用等功能; 3)根據(jù)品牌視覺化元素應(yīng)用特點,提出了服裝品牌視覺識別元素的自動化應(yīng)用模型,有效地縮短產(chǎn)品的開發(fā)過程,同時通過視覺化元素使消費者對品牌產(chǎn)生聯(lián)想和記憶; 4)根據(jù)歷史流行色數(shù)據(jù),提出結(jié)合灰色理論和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流行色預(yù)測模型G-LMBPNN。運用灰色理論學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律,對數(shù)據(jù)進(jìn)行灰處理,并利用Levenberg-Marquardt算法提高傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)速率,再對比目標(biāo)值與改進(jìn)后BP網(wǎng)絡(luò)的初始輸出值,不斷進(jìn)行逆向反饋修正,訓(xùn)練完畢后通過仿真、白化處理得出流行色預(yù)測值。實驗表明,G-LMBPNN模型預(yù)測所得的流行值比灰色模型方法所得值的精度高,且比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度快。 經(jīng)過系統(tǒng)實現(xiàn)和模型實驗,本文研究的內(nèi)容較好地滿足輔助品牌服裝的企劃需求,對企劃過程進(jìn)行科學(xué)、有效地輔助管理。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:東華大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2011
【分類號】:TP391.7;F426.86
【目錄】:

  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-11
  • 第1章 緒論11-16
  • 1.1 項目背景11
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.3 主要研究內(nèi)容13-14
  • 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)14-16
  • 第2章 運用SVG進(jìn)行服裝設(shè)計16-23
  • 2.1 矢量圖概念16
  • 2.2 常用矢量圖標(biāo)準(zhǔn)16-17
  • 2.3 SVG在服裝企劃應(yīng)用中的特點17-18
  • 2.4 SVG介紹18-22
  • 2.5 小結(jié)22-23
  • 第3章 品牌服裝輔助企劃系統(tǒng)研究23-27
  • 3.1 系統(tǒng)功能分析23-24
  • 3.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析24-25
  • 3.3 SVG編輯器的技術(shù)支持25-26
  • 3.4 小結(jié)26-27
  • 第4章 款式設(shè)計模塊27-48
  • 4.1 款式設(shè)計需求分析27
  • 4.2 JSVGCanvas類27-29
  • 4.3 數(shù)據(jù)的解析29-30
  • 4.4 圖形對象類30-32
  • 4.5 狀態(tài)模式在繪圖工具中的使用32-37
  • 4.6 元素移動37-44
  • 4.7 色彩的應(yīng)用44-47
  • 4.8 小結(jié)47-48
  • 第5章 面料展示48-52
  • 5.1 SVG文檔預(yù)處理48-49
  • 5.2 面料的應(yīng)用展示49-51
  • 5.3 小結(jié)51-52
  • 第6章 服裝視覺識別研究52-57
  • 6.1 服裝視覺識別元素的概念52
  • 6.2 服裝品牌視覺識別元素的管理52-53
  • 6.3 男裝恤衫的實際應(yīng)用53
  • 6.4 服裝品牌視覺元素自動化運用模型53-56
  • 6.5 小結(jié)56-57
  • 第7章 流行色預(yù)測57-69
  • 7.1 灰色數(shù)列預(yù)測和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)57-60
  • 7.2 G-LMBPNN模型60-62
  • 7.3 實驗62-67
  • 7.4 小結(jié)67-69
  • 第8章 總結(jié)與展望69-71
  • 8.1 總結(jié)69
  • 8.2 展望69-71
  • 參考文獻(xiàn)71-74
  • 攻讀學(xué)位期間的研究成果74-75
  • 攻讀學(xué)位期間的科研項目75-76
  • 致謝76
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      本文關(guān)鍵詞:交通狀態(tài)視覺識別方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



    本文編號:107686

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