【摘 要】
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为了解决美术图形符号化过程中RLA（Random Laplace Algorithm）算法对其时间约束信息描述不完整的问题,提出了一种具有时间约束层流特征的美术图形符号化算法（Time constraint la
【基金项目】
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安徽省级教学研究项目:“《二维设计基础》课程教学内容与模式创新研究——由理性到感性转换的探索与实践”(2015jyxm175)
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为了解决美术图形符号化过程中RLA（Random Laplace Algorithm）算法对其时间约束信息描述不完整的问题,提出了一种具有时间约束层流特征的美术图形符号化算法（Time constraint laminar characteristics,缩写为TCLC算法）.该算法将时间约束符号视为矢量,将两个时间约束层流特征分量引入其中,使得原来的RLA符号进行转换,得到矢量符号,此时对于其均值水平以及发散程度的描述,可通过时间约束均值与方差进行描述.由于该算法能够比RLA提供更多的描述信息,因而在流
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