摘要：本文从视觉思维和视觉传达设计的内涵、概念等方面入手,指出视觉传达设计是视觉思维的过程。就视觉传达设计中视觉思维创新展开论述,从视觉中心、比例与尺度、对比与统一、对称与均衡、整体与局部五个方面阐述创新视觉思维的基本原则。提出创新运用和综合运用联想思维、逆向思维和发散思维三种模式创新思维,寻找出最新、最佳的设计方案。

摘要：随着现代室内设计的蓬勃发展,"中国风"在设计领域的流行趋势有增无减。中国传统装饰图案中蕴含着丰富的历史、文化价值,得到了人们的广泛认可。特别是在室内设计方面,成为了一种既具有民族性,也具有代表性的艺术设计语言。本文针对现代室内设计中中国传统装饰图案的价值、特点、应用进行了探究,力求结合实际,建立完善的理论体系。

摘要：当前的设计方向,正在前所未有的强调其人文关怀。设计,本没有那么高高在上,而是要为生活服务。日常用品是如此的平凡普通,以至于我们通常漠视它们的存在。在日常生活中寻找设计,感悟生活,这是当代设计师应该具备的素质,因为人们生活在设计的海洋中,生活本身就是设计的起源地,而设计,归根结底就是对生活的发言。

摘要：针对铝电解槽运行数据复杂多维、结构非线性且故障样本量相对正常运行样本量少的问题,提出了一种基于数据驱动的漏槽事故预警模型。模型采用简单经典的分类算法支持向量机,避免小样本数据带来的过拟合问题。并用交叉验证训练测试方法和麻雀搜索算法对参数寻优,提高分类器的性能。同时为了更好地挖掘铝电解运行数据中的特征信息采用核主成分分析法将数据降到8维,模型运行速度提高了65.51 s。另外在设置分类标签时结合实际情况选取了三个变化显著的特征参数作为辅助分类条件从而扩充了故障样本。最后对该漏槽事故预警模型进行性能验证,实验表明模型F1分数达到了0.995,AUC值达到了0.998。

摘要：针对铝电解槽在铝电解生产过程中故障频发的问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的铝电解槽健康状态诊断模型,考虑传统的支持向量机只能适用于二分类问题,采用自适应推进算法(adaptive boosting,Adaboost)将支持向量机的二分类问题转化为多分类问题用于求解铝电解槽健康状态诊断问题,充分考虑了子模型的权重,强化了模型的适用性。并利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对其超参数寻优,提高模型的预测精度。实验结果表明,提出的铝电解槽健康状态诊断模型的准确率和Macro-F1分数分别达到94.70%和0.9453,相较于其他传统模型均有显著提升。