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