典型文献
基于胶囊网络的产品形态设计决策模型
文献摘要：
针对小样本数据集条件下深度学习算法的方案图像智能决策限制问题,提出一种基于胶囊网络的产品形态设计决策模型.应用人工智能方法搭建基于产品形态语义的多视角图像数据集,并将数据集图像进行预处理和特征提取.再利用卷积层学习得到图像特征,将不同卷积层中的若干特征划分为一组,生成具有丰富语义特征的主胶囊.利用动态路由算法获取一组数字胶囊,完成整个胶囊网络模型.最后,通过对训练数据集提高模型识别性能,从而提高产品形态设计决策准确率.通过构建智能陪护机器人的小样本实例数据集,验证了所建立模型的有效性与可行性.
文献关键词：
深度学习;胶囊网络;设计决策;数字胶囊;机器人形态特征;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
裴卉宁;黄雪芹;李海涛;白仲航
作者机构：
河北工业大学建筑与艺术设计学院,天津 300401;青岛科技大学数理学院,山东 青岛 266042;河北工业大学国家技术创新方法与实施工具工程技术研究中心,天津 300401
文献出处：
引用格式：
[1]裴卉宁;黄雪芹;李海涛;白仲航-.基于胶囊网络的产品形态设计决策模型)[J].计算机集成制造系统,2022(03):853-863
A类：
机器人形态,机器人形态特征
B类：
胶囊网络,产品形态设计,设计决策,决策模型,小样本数据集,集条,深度学习算法,智能决策,人工智能方法,形态语义,多视角图像,图像数据集,卷积层,习得,图像特征,富语义,语义特征,动态路由算法,数字胶囊,训练数据集,模型识别,识别性,陪护机器人,建立模型
AB值：
0.295027
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