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基于遗传神经网络的产品配色设计
引用本文:孙菁,陈安全,王少梅.基于遗传神经网络的产品配色设计[J].工程设计学报,2007,14(3):243-246.
作者姓名:孙菁  陈安全  王少梅
作者单位:1. 武汉理工大学 艺术设计学院, 湖北 武汉430070; 2.南京航空航天大学 设计工程系, 江苏 南京 210000; 3. 武汉理工大学 物流学院, 湖北 武汉430063
摘    要:由于科技的进步和消费者意识的提高,加快了产品的生命周期,如何帮助设计师掌握消费者的感觉,提高产品创新的时效性,是一个不容忽视的问题。从感性工学的理论和知识出发,将目标产品(电话计费器)划分为色块的组合构成,以配色理论制作配色意象问卷,运用倒传递类神经网络学习的特性模拟配色意象评价模式,再通过遗传算法调适与更新的特性搜寻最符合需求意象的配色组合。研究结果显示:通过实验,依据类神经学习与遗传演算推演出的配色组合方式,最终可以架构系统而得以顺利执行,并且提供配色子代的样本作为建议。由本研究的结果可建立一个评估色彩感性的决策支持系统,藉以加快设计流程,辅助设计师以比较有效率且客观的方式进行产品色彩设计。由于科技的进步和消费者意识的提高,加快了产品的生命周期,如何帮助设计师掌握消费者的感觉,提高产品创新的时效性,是一个不容忽视的问题。从感性工学的理论和知识出发,将目标产品(电话计费器)划分为色块的组合构成,以配色理论制作配色意象问卷,运用倒传递类神经网络学习的特性模拟配色意象评价模式,再通过遗传算法调适与更新的特性搜寻最符合需求意象的配色组合。研究结果显示:通过实验,依据类神经学习与遗传演算推演出的配色组合方式,最终可以架构系统而得以顺利执行,并且提供配色子代的样本作为建议。由本研究的结果可建立一个评估色彩感性的决策支持系统,藉以加快设计流程,辅助设计师以比较有效率且客观的方式进行产品色彩设计。

关 键 词:配色  色彩意象  感性工学  倒传递神经网络  遗传算法  
文章编号:1006-754X(2007)03-0243-04
收稿时间:2006-12-16
修稿时间:2006-12-16

Research on construction of color design system based on neural network and genetic algorithm
SUN Jing,CHEN An-quan,WANG Shao-mei.Research on construction of color design system based on neural network and genetic algorithm[J].Journal of Engineering Design,2007,14(3):243-246.
Authors:SUN Jing  CHEN An-quan  WANG Shao-mei
Affiliation:1. School of Arts and Design, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China;2. Department of Design Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210000, China; 3. College of Logistic Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China
Abstract:Due to advancement in science,development of technology and enhancement of customer's awareness,product lifecycle are greatly shortened and how to help designers master customer's feeling and escalate effectiveness of product innovation in time cannot be ignored.Starting from the theory and knowledge of Kansei engineering,object product,phone fee recoder,is divided into various color components.Then,a poll system designed by color combination theory is made.According to the theory of back-propagation neural network,customer's evaluation is simulated and finally,the optimal color combination through genetic algorithm iteration is gained.The results indicate that this system can carried out successfully with the abovementioned method.A decision support system for evaluation of color combination can be established by employing the results of this research to accelerate design flow.And assistant designer can perform product color design effectively and objectively.
Keywords:color combination  color image  Kansei engineering  back-propagation neural network  genetic algorithm
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