Para crear patrones complejos alternativos, se introduce un nuevo método de diseño en este estudio basado en el modelo de sustitución cognitiva del usuario de la red neuronal de retropropagación de errores (BP) con un algoritmo genético interactivo con aptitud difusa intervalar individual (IGA-BPFIF). Primero, se utilizan las reglas cuantitativas de evaluación estética y la vacilación del usuario para construir la herramienta de desenfoque gaussiano que forma la aptitud difusa intervalar del individuo. Luego, se construye el modelo de sustitución cognitiva del usuario basado en la red neuronal BP, y se presenta una nueva estrategia de estimación de aptitud. Al medir el error cuadrático medio, el modelo de sustitución se gestiona bien durante la evolución de la población. De acuerdo con las demandas y preferencias de los usuarios, se extraen las características para la computación evolutiva interactiva. Los experimentos muestran que IGA-BPFIF puede diseñar efectivamente patrones innovadores que coinciden con las preferencias de los usuarios y puede contribuir al patrimonio de los patrones nacionales tradicionales.