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基于径向基网络与交互式遗传算法的服装设计
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:《计算机工程与设计》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学计算机网络系统研究所,安徽合肥230009
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(70631003);教育部博士点基金项目(20050359006);安徽省教育厅自然科学重点基金项目(2006KJ025A).
中文摘要:

针对将交互式遗传算法应用到服装设计中产生的人的疲劳问题,提出利用神经网络来逼近适应度函数。给出了以GA操作产生的每代最佳个体初步作为神经网络径向基网络函数的中心值并结合相似距离值,利用K-Means求出径向基网络的各参数以逼近适应度函数。在服装设计系统应用中取得了良好的效果。

英文摘要:

To the problem of human fatigue in interactive genetic algorithm applied to fashion design, using neural network approach to fitness function of GA is proposed. The best individuals produced of every GA generations are preliminary used as the central values of the radial basis function networks neural network. RBF network parameters are solved by K-Means combined with value of similar distance. The fitness function of GA is approximated by artificial neural network. It has achieved good results in fashion design.

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期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:45616