一种基于模糊神经网络的色彩推荐方法
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一种基于模糊神经网络的色彩推荐方法
申请号:
CN202410970752
申请日期:
2024-07-19
公开号:
CN118820552A
公开日期:
2024-10-22
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及一种基于模糊神经网络的色彩推荐方法,包括如下步骤:基于HSV色彩空间,构建色彩、情绪种类及其程度的情绪色彩数据集;预处理数据,构建神经网络样本训练集;构建反向模糊神经网络,优化模糊神经网络的连接权、隶属函数的中心值和宽度;以情绪种类及其程度作为输入,以HSV色彩为输出,输出四种推荐色彩。本发明的色彩推荐方法采用模糊神经网络进行色彩设计和决策,可以满足色彩对消费者情绪进行模糊量化,能够根据情绪种类及其程度为设计师提供色彩推荐。
技术关键词
推荐方法
HSV色彩空间
优化模糊神经网络
模糊神经网络模型
色块
模糊规则
预测输出值
神经网络训练
节点
数据处理方法
饱和度
亮度
训练集
矩阵
误差
黑色
决策