疗愈环境理念下养老机构的居室色彩搭配设计

结合语义差异法,从老年人的心理、生理特点出发,获取他们对单色色彩样本的语义评价;然后,根据灰色聚类的原理,分析多种色彩搭配的整体语义倾向,构建出可行解色彩数据库;最后,依据色彩搭配美度、色彩搭配和谐度构建视觉舒适性评价函数,应用遗传算法获取适应度最高的色彩搭配方案,并分析养老机构老年人居室视觉舒适性与色彩三属性,即色相、明度、纯度阈值的变化关系.结果表明:通过对比3组被试者的生理指标,所提方法色彩搭配方案有更好的疗愈性,养老机构的色彩环境对老人具有重要的身心疗愈作用.     

成语中的色彩搭配

成语是历史文化的沉淀和结晶,色彩词在成语中呈现出丰富的文化内涵。一个成语中出现了两个色彩词,色彩的搭配符合单色调和、类似调和、对比调和的色彩理论,特别是三组对比色黑白、黄紫、红绿的搭配,说明在成语中不仅注重色彩的视觉冲击,更注重色彩的文化隐喻。总之,成语中色彩的和谐体现了古人的审美心理。     

基于神经网络和遗传算法优化室内热舒适控制参数

为了改善室内办公场所的热舒适环境和减少能源消耗,应用计算流体力学(CFD)软件建立实验室研究模型,通过CFD实验模型数据训练人工神经网络,并用神经网络模型代替CFD模型.建立遗传算法目标函数,通过调整权重得到不同的优化结果.在保证精度的情况下减少遗传算法的计算量,最终得到室内控制参数的最优解.与直接在CFD模型上应用遗传算法相比,明显减少了计算量.通过修改室内空调送风口的布局和空调控制参数,使室内大部分工作人员获得满意的舒适度.实验结果表明,所选择的目标函数以及优化方法可以使室内工作环境的舒适度得到较大改善,并达到了节能的目的.     

服装色彩搭配计算模型与评价研究

建立基于层次分析法的模糊综合评价模型,通过层次判断矩阵计算权重,并进行模糊综合评语,由模糊算子确定所有因素的评价结果。色彩的权重计算和综合评价有利于色彩的合理选择和优化搭配,为服装搭配提供理论依据。     

面向Pareto最优遗传算法的服务组合方法

为了解决Pareto遗传算法在每一次进化操作中都要构造当前进化群体最优解集而影响运行效率的问题,提出了一种面向Parfto最优遗传算法的服务组合方法,以实现Web服务组合的全局优化.用伪二叉树法则构造目标函数的Pareto最优集合,再进行Pareto最优解集排序,最后采用个体相似度计算来确定遗传算法的适应度函数,由此获得一组满足约束条件的Pareto最优解服务集合.实验验证表明,所提方法可以提高多目标遗传算法处理服务组合效率的问题,即使在服务规模较大的情况下,所获得的解与最优值的比率仍能接近90%的水平.     

不同适应度函数的遗传算法在桥梁结构传感器布设中的应用

从模态振型正交性和模态能量两方面出发设计了3个适应度函数,将其分别应用于改进遗传算法和单亲遗传算法。采用两步法对大跨径桥梁结构传感器布设进行定量和定位分析。通过对两种遗传算法、3个适应度函数及有效独立算法在大跨径拱桥中的对比分析,证实了单亲遗传算法比改进遗传算法更适合于桥梁结构传感器的布设,基于组合评价准则适应度函数比单一评价准则适应度函数布设出的传感器位置更加合理,验证了两步法用于传感器定量及定位计算的有效性 。     

遗传算法及其在平面度误差评定中的应用

将二进制编码的标准遗传算法应用于平面度误差的评定,建立了完全符合最小区域条件的平面度误差评定的数学模型,并在此基础上给出遗传算法的适应度函数计算方法.通过对实例评定,并与最小二乘法和计算几何法评定结果进行比较,证实了该方法计算结果明显小于上述两种方法,而且克服了传统平面度误差最小区域法评定时受测点布局及测点数目限制的局限性,具有很大的灵活性.     

基于视觉感兴趣度和HVS特性融合的图像质量评价方法

本文在对视觉感兴趣度和人类视觉系统特性深入分析研究的基础上,提出了一种基于视觉感兴趣度和视觉系统特性相融合的图像质量评价新方法。该方法首先根据影响视觉感兴趣度的五个因子进行综合得到感兴趣度因子,结合结构相似性方法得到感兴趣度模型。然后利用小波分解后的子频带图像进行质量评价,对结果进行视觉敏感度加权,在此基础上得到评价算法。并通过实验验证本文所提出的算法的正确性,其测试结果并与视觉主观感受保持很好的一致性。     

基于适应度评价扩展自适应遗传算法的门级电路进化设计

针对遗传算法适应度评价阶段指定输出单元容易丢失潜在解的问题,该文提出了一种基于适应度评价扩展的电路进化设计方法.该方法将每个逻辑单元的输出都视为一个潜在的解处理,得到一个最优适应度评价值,避免了潜在解的丢失,有效地提高了自适应遗传算法的性能.通过多种电路的进化设计实验比较了该文方法与传统自适应遗传算法设计的性能,结果表明,该文方法具有收敛速度快、迭代次数少、获得最优解成功概率高的优点.     

基于视觉感兴趣度和视觉系统特性融合的图像质量评价方法

在对视觉感兴趣度和人类视觉系统特性深入分析研究的基础上,提出了一种基于视觉感兴趣度和视觉系统特性相融合的图像质量评价新方法。该方法首先根据影响视觉感兴趣度的五个因子进行综合得到感兴趣度因子,结合结构相似性方法得到感兴趣度模型。然后利用小波分解后的子频带图像进行质量评价,对结果进行视觉敏感度加权,在此基础上得到评价算法。通过实验验证所提出的算法的正确性,其测试结果并与视觉主观感受保持很好的一致性。     

利用遗传算法实现CMOS组合电路静态功耗优化

面向基于标准单元的CMOS组合电路,利用输入向量控制技术,采用遗传算法作为求解手段,建立了CMOS组合电路静态功耗优化环境.在遗传算法中利用电路状态差异度作为适应度函数,求解使电路静态功耗最小的输入向量.实验结果表明,使用该方法能明显优化静态功耗,运行时间合理,不需要进行HSpice模拟,摆脱了对目标工艺的依赖.     

利用遗传算法实现CMOS组合电路静态功耗优化

面向基于标准单元的CMOS组合电路,利用输入向量控制技术,采用遗传算法作为求解手段,建立了CMOS组合电路静态功耗优化环境。在遗传算法中利用电路状态差异度作为适应度函数,求解使电路静态功耗最小的输入向量。实验结果表明,使用该方法能明显优化静态功耗,运行时间合理,不需要进行HSpice模拟,摆脱了对目标工艺的依赖。     

A Four-color Matching Method Combining Neural Networks with Genetic Algorithm

A brief review of color-matching technology and its application of printing RGB images by CMY or CMYK ink-jet printers is presented, followed by an explanation to the conventional approaches that are commonly used in color-matching. Then, a four-color matching method combining neural network with genetic algorithm is proposed. The initial weights and thresholds of the BP neural network for RGB-to-CMY color conversion are optimized by the new genetic algorithm based on evolutionarily stable strategy. The fourth component K is generated by using GCR (Gray Component Replacement) concept. Simulation experiments show that it is well behaved in both accuracy and generalization performance.     

改进的SURF算法在彩色车载影像匹配中的应用

在分析了具有尺度不变特征的鲁棒特征加速算法(SURF算法)的基础上,提出了一种基于高斯颜色模型的增维彩色SURF算法.该算法将RGB颜色模型转换到高斯颜色模型,使用SURF算法(增加了48维颜色特征描述向量)进行匹配,再使用核线约束剔除误匹配.结果表明:尽管相对于原有的SURF算法略微增加了计算量,但是在匹配点对数、匹配正确率、匹配点分布均匀性上都具有明显的优势.     

浅论现代家居室内装饰中的色彩

通过对色彩与人们生活的心理感受、色彩运用在居室装饰中的功效的分析,提出家居室内装饰色彩应该因人而异、因室而异、丰富多彩,阐述色彩与室内装饰设计的层次关系,提出居室装饰的色彩层次─即背景色、家具色与重点色。     

谈住宅建筑空间健康装饰

阐述了住宅空间装饰的范围、原则及要点：地面、墙面及顶棚面的装饰,住宅建筑空间的卧室、客厅、书房、厨房及卫生间的装饰。强调住宅建筑空间要充分展示住宅装饰特性和风格,装饰要与建筑空间特定要求相协调一致,拓宽空间;营造氛围;展示个性（风格）;环保健康。住宅装饰应达到：合理利用垂直空间,合理组织水平空间,合理构思装饰方案,合理设计颜色色调,合理选择环保材质,以及色调和谐完美的统一。     

改进的Hausdorff距离和遗传算法在图像匹配中的应用

研究模板和图像间的有效匹配,将部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离的计算进行改进,提出一种改进的部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离作为检测模板和图像中物体轮廓相似性的测试,可以较大地减少计算量,同时把遗传算法引入图像匹配识别,由于遗传算法的高并行性和鲁棒性,可以较快地完成全局搜索,而不会陷入局部最优,因此该算法和改进的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离相结合能有效地检测出具有平移、旋转和尺度变化的物体,该方法可以应用于实际图像识别和匹配中。     

双透射率成像模型与Retinex 融合的水下图像清晰化

针对水下图像出现的颜色失真、对比度低、雾化现象等问题,提出双透射率成像模型与Retinex融合的水下图像清晰化方法.首先,采用基于改进双透射率成像模型的复原算法,用以解决图像雾化以及亮度失衡;其次,在带色彩恢复的多尺度Retinex增强算法中引入引导滤波,解决图像色偏问题;此外,引用自动色彩增强算法,有效提升对比度;最后,将三个输入图像与结合对比度、显著性、饱和性得到的对应权重图采用多尺度融合框架得到清晰化水下图像.实验结果表明,与现有新颖算法相比,所提方法可以最大程度地将多种单一算法的优势有效结合起来,水下彩色图像质量评价指标(underwater color image quality evaluation,UCIQE)均值高于各比较算法6.03％且加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)特征匹配点明显提升,算法能在保留图像细节的同时有效校正色偏现象、提升图像对比度及清晰度,更符合人眼的视觉效果.     

基于整数小波变换的彩色图像数字水印算法

基于整数小波变换的彩色图像数字水印嵌入和提取算法,用彩色图像作为数字水印的载体,将有意义的二值图像作为水印图像,利用人类视觉系统(HVS)特性,综合考虑水印的鲁棒性和不可见性,将水印图像预处理后嵌入到彩色图像的Y分量的整数小波系数中,保证了水印的稳健性和不可觉察性.实验结果证明本算法实现的水印具有抗一般信号处理(如图像压缩、剪切等)能力,理论分析和实验结果证明了本算法的有效性和可行性.