作者：蒲骄子; 李延来; 刘宗鑫高速列车意象造型文本挖掘神经网络群决策模块化设计
摘要：为满足人们对高速列车造型的感性意象需求,提出基于文本挖掘与神经网络的高速列车意象造型设计方法。采用文本挖掘和模块分解,确定高速列车的感性意象集和设计模块库;采用群决策聚类的方法集结感性意象集的评分,从而提高调查样本的信度;应用BP神经网络,获得高速列车设计模块库和感性意象集之间的映射关系。基于建立的映射关系,选择设计模块进行组合与调整,形成符合不同感性意象需求的设计方案。结果表明:该方法较好地模拟了设计思维,可为高速列车造型设计提供有效的辅助与支持。
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