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摘要。艺术设计风格是艺术家或设计师在创作过程中形成的独特视觉特征，它体现了创作者的艺术成就，美学概念和技术手段。在本文中，将深度学习（DL）和数据挖掘（DM）技术组合在一起以挖掘艺术设计样式信息，并将其与计算机辅助设计（CAD）系统集成在一起，以实现CAD系统的智能升级。通过实时建议和设计方案优化，设计师可以找到更快地满足其需求的设计样式。为了实现此目标，提出了一系列优化策略，包括改进特征提取方法，引入更有效的学习算法和调整参数。通过实验验证，发现这些策略显着提高了艺术风格转移的准确性，并大大缩短了处理时间。优化的算法可以更准确地学习和表达艺术风格的特征，同时在处理大型数据时保持高效率。研究结果为CAD艺术设计的增长奠定了坚实的基础，并为未来的研究提供了宝贵的参考和启蒙。
基于深度学习和数据挖掘的艺术设计风格挖掘
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