服装视错图案对人体视觉和自主神经系统的影响

为帮助设计师明确视错图案的实际效果,探索人们在观看视错服装时产生的客观反应与主观感受。分别采用眼动仪和筋·心电计,测试被试者在观察有视错图案的半身裙时,视觉系统中瞳孔直径和自主神经系统中心率变异性等参数,将其作为客观评价指标。随后采用从“-2”到“2”的五级量表,令被试者对每幅半身裙图像的6组项目内容进行主观评价。研究结果表明:视错图案在令人感到焦虑、眩晕等不适感的同时,也会使人产生兴趣;客观反应表现为瞳孔直径减小、心跳加快、交感神经活跃和副交感神经消极等;在影响视错觉吸引力的因素中,摆放位置影响大于图案设计。     

采用图像处理的织物缝纫平整度自动评估

为解决织物缝纫平整度客观自动评估时分类正确率低的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵、小波分析和反向传播（BP）神经网络相结合的织物缝纫平整度的自动评估方法。首先采集标准缝纫图像,将图像的灰度级降至16 级,计算图像在0°和90°方向上的灰度共生矩阵并将其归一化,提取灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和相关性4 个特征参数,并分别对特征参数在0°和90°方向上取均值;同时,运用Haar 小波在第6个分析尺度上提取并计算图像的水平细节系数的标准差。然后将提取的这5 个特征参数输入到BP 神经网络中训练和识别,并对标准缝纫图像进行了评估。评估结果显示：提出的算法与单独采用灰度共生矩阵特征、小波特征相比,具有较高的分类正确率,分类效果稳定。     

主成分分析方法在烤烟型卷烟感官舒适度评价中的应用

为对国内外代表性烤烟烟叶的感官舒适度进行综合评价,应用MATLAB分析统计软件对50个单料烟样品的10个感官舒适度指标进行主成分分析。按累计贡献率84.5%提取两个主成分,第一主成分综合反映口腔毛刺、喉部呛刺、鼻腔、干燥感、劲头等5个指标,其贡献率为67.2%,第二主成分综合反映涂层、残留、收敛和劲头等余味特征指标,其贡献率为17.3%。对计算得出的两个主成分得分及综合得分进行排序,对50个国内外代表性烟叶样品进行了感官舒适度综合评价。     

基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测

探讨基于小波变换和BP神经网络的织物疵点检测技术。为准确检测织物疵点,采用小波变换对预处理后的织物图像进行分解,小波分解后不同的子图像反应了织物的不同细节信息,从小波分解后的水平细节子图像和垂直细节子图像中提取特征参数,特征参数的提取采用灰度共生矩阵法,将提取到的特征参数送入训练过的BP神经网络,进行检测疵点,达到疵点织物融合、形态学和阈值处理并显示疵点的目标。实验证明:该方法行之有效。认为:寻找更适合的方法提取更有效的特征值和改进神经网络可以提高识别效率。     

烟叶糖含量与其感官舒适度的典型相关分析

为研究烟叶糖含量与感官舒适度的关系,对55种烟叶原料进行了糖含量测定和感官舒适度评价,并对检测数据进行了简单相关分析和典型相关分析．结果表明：1）果糖、葡糖糖、麦芽糖和总糖与刺激性指标显著或极显著正相关,与劲头极显著负相关,与余味指标、干燥感相关性不显著;蔗糖除与口腔尖刺极显著正相关外,与其他感官舒适度指标相关性不显著．2）烟叶糖含量对典型变量的影响度大小顺序是：果糖〉总糖〉葡萄糖〉麦芽糖〉蔗糖;感官舒适度指标对典型变量影响度大小顺序为：鼻腔刺激〉喉部尖刺〉劲头〉口腔尖刺〉喉部呛刺〉口腔毛刺〉残留〉收敛〉干燥感〉涂层．     

烤烟主要化学指标与感官舒适度的相关性分析

为了分析烤烟主要化学指标对其感官舒适度的影响,利用复相关系数分析方法对50个涵盖国内主要烟叶产区及进口烟叶原料的35个主要化学指标检测数据与感官舒适度评价数据进行分析与验证。结果表明,烤烟烟碱、氮碱比和糖碱比与感官舒适度整体上呈极显著相关(P<0.01),石油醚提取物含量与感官舒适度整体上呈显著相关(P<0.05),其余化学指标与感官舒适度10个指标得分的相关性统计上不显著(P>0.05);根据复相关系数的大小及显著性水平,烤烟主要化学成分对其感官舒适度的影响程度为:烟碱>氮碱比>糖碱比>石油醚提取物。     

基于主成分分析、神经网络对啤酒感官评价的预测

该研究运用主成分分析(PCA)结合误差反向传播(BP)神经网络对啤酒感官评价进行了预测。把啤酒中11种理化及风味指标进行主成分分析,以除去数据之间的线性相关性,提取后的理化及风味指标做为输入数据,感官评价得分作为输出数据,运用BP神经网络建立啤酒感官评价预测的模型。使用此模型对50种啤酒的感官得分进行预测,预测最大相对误差为2.68%。结果表明,主成分分析和神经网络相结合的这种方法能够准确预测啤酒感官评价得分。     

扭曲视错服装图案的Tamura纹理特征及其影响因素研究

针对扭曲视错服装外观图像缺乏客观评价方法的问题,将Tamura纹理特征用于扭曲视错服装的研究.文章首先确定106幅视错图案;从中挑选一幅,通过改变线条宽度、旋转扭曲角度和颜色参数进行二次设计,得到图案195幅,共计301幅;运用CLO 3D虚拟试衣软件模拟着装效果,并获取视错服装图像;计算出服装图像的Tamura纹理特...     

Mary Katrantzon视错艺术下的造型途径

在近年的伦敦时装周中,Mary Katrantzon擅长用立体感的色彩效果丰富服装造型,这种立体感极强的错视图案服饰,是在她建筑学的造型基础观念上深化而成。本文对Mary Katrantzon品牌的色彩、几何图形、空间矛盾和造型原理层面的视错形式进行研究,为丰富服装造型提供了可操作的路径。     

基于BP神经网络的烟叶醇化感官质量仿真模拟

通过建立烟叶醇化感官质量的预测模型,用于预测烟叶醇化过程中的感官变化,突破烟叶养护工作传统以经验指导烟叶库存周转和配方使用。选取4个仓库中18个不同样品烟叶在间隔6个月,共36个月自然醇化后的醇化感官评分作为初始样本。通过因子分析,划分出烟叶醇化度等级,再进行BP神经网络训练,经检验表明此模型应用于预测烟叶醇化感官质量性能较好,均方误差最大值(MSE)为1.00E-06,预测可知第42个月烟叶醇化度等级仅凉山会理C3F不合格。     

服装设计的美学原理、造型设计和视错运用

服装设计属于造型艺术的范畴,其美学原理和艺术设计的美学原理是相通的。本文较全面地阐述了一般的美学形式的概念,分析了服装造型的形式和要素,以及这些概念、形式和要素与服装设计的关系;最后列举出十几种视错的对比形式以及其在服装设计中的应用。     

基于Snake-Net算法的刺绣针法识别

为有效提取刺绣图像中针法的特征值，实现刺绣针法的分类识别，在分析刺绣针法特点的基础上，提出了点状针法、线状针法和块面状针法的三大针法分类，并以占主体的块面状针法中的齐针、抢针和套针3种基础针法为处理对象，分析对比其针法特征，构建针法模型。针对刺绣针法图像进行图像纹理细节的增强处理，基于Harris角点检测特征点和Canny轮廓筛选，对传统Snake算法进行改进，形成智能化HC-Snake模型，实现对目标轮廓的智能化识别并提取目标图像的纹理及颜色特征。通过数据的方差分析确定CON_sd,IDM_sd,E_a,E_sd,ENT_a,ENT_sd,COR_sd,SM和TM共9个特征指标，建立特征数据集。最后，建立神经网络分类模型，对针法样本进行分类，并对识别模型进行了实例验证。结果表明，该模型可以实现刺绣针法图像的分类，且分类准确率达到93.3%。     

基于BP神经网络的光学伪装效果评估模型研究

空中侦察图像(以下称照片)能够如实反映目标的性质和状况,通过人工判读,利用人的高层感知融合侦察照片中目标、背景的形状、大小、色调、阴影、位置和活动等低层特征,能够准确评估目标伪装效果。由于航天侦察照片的判读是以航空侦察照片判读为基础,所以只需研究航空照片判读即可。如何快速、准确的判读航空照片,进行伪装目标效果评估,是国内外伪装技术发展的热点之一。目前,"人机交互"的判读模式占据主导地位,随着计算机技术的高速发展,它将逐步向自动化、智能化"模式识别"方向发展。论文将神经网络理论应用于光学伪装效果评估,探讨了一种基于BP神经网络模型的光学伪装效果评估模型。     

食品质感性能的主客观评价技术分析

食品的质感性能是固体或半固体食品的四大质量要素之一,强烈地影响着消费者对产品的接受程度和消费意愿。对食品质感性能的评价与检测,是改进产品设计和生产工艺、控制产品质量、满足消费者需要、提高企业效益不可或缺的技术手段。食品质感性能评价技术传入我国已有多年,各种先进的检测方法和试验设备已被广大食品研发人员所接受,但在使用过程中,主客观分析结果所表现出来的巨大偏离,一直困扰着许多研究人员,严重制约着食品质感性能分析技术的推广和发展。本文试图从定义及发展过程出发,阐述食品质感性能主客观分析技术的基本原理及使用过程可能存在的误区,并根据作者的学术背景,从力学的角度提出了食品质感性能及其评价方法今后发展的一些思考。     

樱桃酒感官评价与电子舌感官分析的相关性研究

对五种不同樱桃酒的感官属性(酸、甜、苦、涩)进行了感官评价和电子舌指纹分析,利用主成分(PCA)与判别因子(DFA)分析对电子舌区分樱桃酒的能力进行了评价,并通过PCA、偏最小二乘法(PLSR)将感官评价结果与电子舌7根传感器(ZZ、BA、BB、CA、GA、HA、JB)响应相关联。结果表明,电子舌指纹分析系统对樱桃酒具有较好的区分辨别能力,传感器JB与酸味,传感器HA、CA与甜味,传感器ZZ与涩、苦味具有较高的相关性。      

基于主成分分析、遗传算法和神经网络对啤酒感官评价预测的研究

使用主成分分析、遗传算法和神经网络建立啤酒感官评价模型并预测.该模型先将啤酒中23个理化及风味指标进行主成分分析,再将主成分得分作为输入数据,感官评价得分作为输出数据,使用BP神经网络建立预测模型,并采用遗传算法优化神经网络的权值.用此模型对50种啤酒的感官得分进行预测,预测最大相对误差为16.08%.经过对感官评价的分析,最大相对误差小于20%认为可信.结果表明,该方法能有效地预测啤酒感官评价.     

泡椒牛皮感官评价指标体系的构建

本实验旨在建立泡椒牛皮感官评价指标体系,以泡椒牛皮和市售泡椒猪皮为实验对象征集描述词,采用M值法对征集到的泡椒牛皮感官评价描述词进行初次筛选,得到辣味、硬度、泡椒味、弹性、有嚼劲等12个主要的感官评价描述词。结合主成分分析和相关性分析对初次删减的描述词进一步分析,得到泡椒味、硬度、淡黄色、表面脂肪含量、弹性、有嚼劲和余味等7个感官评价描述词,能较准确描述泡椒牛皮的感官品质。这说明筛选得到的泡椒牛皮感官评价描述词具有可行性,为保证泡椒牛皮产品的质量一致性提供理论依据。      

低脂冰淇淋质构与感官评价的相关性研究

分别利用南瓜、大豆、菊粉以及变性淀粉作为脂肪的替代品,制作脂肪替代度为60%的低脂冰淇淋。采用感官评价和质构仪器分析法分别对所制得的低脂冰淇淋品质进行分析,然后使用SPSS19.0对感官评价与仪器分析结果进行主成分分析和相关性分析。通过因子和主成分分析,感官评定得出2个主成分。通过相关性分析发现,感官评价与质构特性参数二者之间在程度不同的相关性(r=-0.187~-0.991,P0.05或P0.01)。由感官评价和质构特性参数二者之间的相关性可知,黏稠度和坚实度与TPA模式中的硬度、内聚性、胶黏性和弹性4个指标之间存在显著或极显著的相关性(r=-0.756~-0.991,P0.05或P0.01)。故选取主要感官指标为因变量,仪器分析指标为自变量,得到具有统计意义的感官指标平滑性和坚实度的回归模型,为低脂冰淇淋的研究提供可行的评价方法。     

广式月饼莲蓉馅料感官评价描述词的构建

为了科学表述莲蓉馅料的感官特征,建立莲蓉馅料的感官评价体系,采用感官描述分析、M值法、多元统计分析法对5种莲蓉馅料进行统计分析。结果表明：采用M值法对描述词进行第一次筛选,得到S持久、甜而不腻、光滑、入口即化等30多个M值大于50的指标,通过方差分析第二次筛选出花生油味、莲子香、入口即化等21个能够反映样品间差异的特征描述词,利用主成分分析进行验证,描述词在前六个主成分（总解释率75.114%）均有一定体现。利用感官描述词构建了莲蓉馅料感官雷达图,表征了莲蓉馅料感官风味轮廓。     

基于模糊分析评判大曲质量感官评价的研究

构建了大曲的模糊综合评判模型,采用权重分析法综合考察了影响大曲质量的皮张、厚度、香气、色泽等因素,弥补了传统感官评价所采取的总分评价法的缺陷,很大程度上可以减少主观因素对评价的影响,使得评价结果更加准确和科学,对指导大曲的生产及其科学评价有着重要的指导意义。