基于径向基网络与交互式遗传算法的服装设计  

Fashion design system based on radial basis function networks and interactive genetic algorithm

作　　者：魏兆旺[1] 梁昌勇[1] 陆青[1] 张恩桥[1] 

机构地区：[1]合肥工业大学计算机网络系统研究所,安徽合肥230009

出　　处：《计算机工程与设计》2008年第2期493-495,共3页Computer Engineering and Design

基　　金：国家自然科学基金项目(70631003);教育部博士点基金项目(20050359006);安徽省教育厅自然科学重点基金项目(2006KJ025A)

摘　　要：针对将交互式遗传算法应用到服装设计中产生的人的疲劳问题,提出利用神经网络来逼近适应度函数。给出了以GA操作产生的每代最佳个体初步作为神经网络径向基网络函数的中心值并结合相似距离值,利用K-Means求出径向基网络的各参数以逼近适应度函数。在服装设计系统应用中取得了良好的效果。To the problem of human fatigue in interactive genetic algorithm applied to fashion design, using neural network approach to fitness function of GA is proposed. The best individuals produced of every GA generations are preliminary used as the central values of the radial basis function networks neural network. RBF network parameters are solved by K-Means combined with value of similar distance. The fitness function of GA is approximated by artificial neural network. It has achieved good results in fashion design.

关 键 词：交互式遗传算法 径向基函数网络 疲劳度 服装设计 最佳个体 相似距离值 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]