可拓表征与神经网络结合的苗族图案创新设计

"基于可拓表征与神经网络的苗族图案设计" 本文主要探讨了如何利用可拓表征和神经网络技术对苗族图案进行创新设计，以解决文化传承和设计应用的问题。首先，研究者对苗族蜡染图案进行了可拓表征，这是一种将复杂对象转换为可操作和分析的形式的过程。通过发散树法，他们构建了一个设计生长阶段模型，用于对苗族图案的基本元素进行扩展分析，以此探索图案设计的可能性。 接着，研究引入了感性工学的概念，这是一种研究人类情感与产品设计之间关系的领域。通过对苗族蜡染图案进行感性意象分析，研究者提出了一个面向图案构型、纹样语义和种类的解构方法。这种方法旨在理解和解析图案的内在特征，同时构建了图案特征要素解构空间和情感意象认知空间，以深入理解图案的感知属性。 然后，研究者运用神经网络构建了一个感性预测模型，该模型可以根据用户的意象偏好推荐图案的构型和其他设计要素。这一步骤有助于设计师在设计过程中进行思维收敛，即从广泛的设计可能性中聚焦到更符合用户需求的方向。此外，他们还将这个神经网络模型与线性回归预测模型进行了比较，验证了神经网络在处理非线性和复杂关系时的优势。 最后，研究人员依据神经网络感性预测模型推荐的特征要素，采用形状文法对苗族蜡染图案进行细化设计。形状文法是一种规则系统，可以指导设计者按照一定的规则生成和修改设计。通过这种方式，他们成功地对原始图案进行了创新性的重构和设计，从而验证了所提方法的有效性。 这项工作展示了可拓学、神经网络和感性工学在传统图案创新设计中的潜力，不仅为苗族蜡染图案的传承提供了新的思路，也为其他民族图案的解构和创新设计提供了参考方法。该方法的成功实施强调了科技在文化遗产保护和现代化进程中的重要作用，同时也揭示了如何结合人工智能技术来挖掘和再创造传统艺术形式。