基于神经网络的批量定制服装号型分类研究

为提高批量定制服装号型的分类效率,运用神经网络方法,以男衬衫为研究对象,用6个测量项目（身 高、胸围、腰围、颈围、肩宽和全臂长）为分类变量,对686名男性人体号型进行K-means聚类分析,并将聚类结 果作为样本,对神经网络进行训练和测试。以混淆矩阵为指标研究了不同网络结构、训练算法及传递函数的分类 效果。研究表明,分类效果随训练算法、网络结构不同存在明显差异,其中标准BP算法分类效果最差,弹性BP算 法分类效果最好,且分类效果随隐层神经元数量的增加而提高,隐层和输出层传递函数均为logsig时,分类效果 最好。 关键词：批量定制;     

聚类算法在服装投产号型辅助决策系统中的应用研究

探讨了聚类算法在服装投产号型辅助决策系统中的应用研究,论述了如何以服装企业长期积累的大量人体测量数据为基础,挖掘出服装号型与人群体型数量的配比规则,为企业建立科学合理的地域性服装号型体系提供辅助决策支持.     

应用于服装号型定制的妊娠期妇女体型分类研究

为了探索妊娠期妇女体型更为合理的分类方法,随机抽取湖南地区250名孕妇的体型数据进行分析探讨。 基于妊娠期妇女的体测数据,利用SPSS软件对体型数据进行主成分分析,依据累积贡献率的大小选取不同主成分 的因子得分作为聚类指标进行K-means聚类分析。将孕妇体型聚类为4类,并给出了聚类的方差分析和体型对照。 结果表明选取特征值在1.0左右、累积贡献率在80%左右的主成分因子得分实施聚类,所得孕妇体型聚类的效果较 好,分类较为细化,可以为孕妇服装号型定制提供参考依据,以此提高孕妇服装的合体性。     

服装号型的标准化问题研究

概述了服装号型标准的概念、内容,分析了服装号型的运用现状以及存在的问题,提出了服装号型标准应该从增加号型系列和控制部位、细分各地区号型中间体等方面改进.     

老年女性服装号型研究与上装原型设计

本次实验随机抽取115名60～75岁老年女性,使用三维测量仪得出143项人体各部位数据。数据分析显 示：92%被测者胸围在86～110cm之间,95%被测者腰围在71～105cm之间,91%被测者臀围在86～105cm之间。以 胸腹差值和臀腹差值为标准对老年人体型及服装号型归类,根据所属体型形态依次描述为瘦型体、偏瘦体、正常 体、偏胖体、胖型体,上装分别以LSY、LSA、LSB、LSC、LSD表示;下装以LXY、LXA、LXB、LXC、LXD表示。参考刘 瑞璞《服装纸样设计原理与技术》中绘制的女上装标准纸样,设计纺大老年上装原型并与标准原型进行对比分析。     

基于Excel VBA技术的定制服装归号系统研究

为提高定制服装归号效率,结合Excel VBA技术开发定制服装归号系统并讨论其开发过程。归号系统具有数据预处理、自动归号和统计号型数量的功能。研究表明运用归号系统可快速、准确的实现批量量体尺寸服装自动归号和号型统计。研究结果对开发定制服装归号软件,具有一定的参考价值。     

中老年服装号型研究─—女装部分

在广泛的社会调查及人体测量工作的基础上,对测量数据进行了统计分析,从而得到了中老年的体型特征规律,据此,制订了生产中具有实用价值的尺寸规格系列参考表,为服装生产提供了依据。     

珠三角地区凸腹体型成年男性服装号型分类的潜在剖面分析

采用手工测量的方式,随机抽取珠三角地区共计337名男性进行人体测量,通过筛查共筛选出119名凸腹体型成年男性。在此基础上,对筛查出的119名凸腹成年男性,测量了11项人体指标,包括前腹部长、后中长、臀围等。采用潜在剖面分析,对珠三角地区119名凸腹成年男性人体测量数据进行了分析。得出结论:(1)珠三角地区凸腹体型成年男性服装号型可分为四类;(2)身高、体重和年龄是影响珠三角地区凸腹体型成年男性服装号型分类的重要协变量。     

上海地区中老年女子上衣号型的研究

对上海地区中老年妇女进行人体测量,根据所得数据进行身高和围度、各围度之间的相关统计分析,运用二维区间概率分析法来确定服装规格范围,制定规格,并对中老年女子上衣号型提出合理的建议．     

基于陕北地区老年女性体型特征的服装号型研究

通过三维人体测量技术和人工手动测量方式获得陕北地区120位女性老年人的体型数据.从女性老年人的体型入手,利用SAS软件通过数理统计技术对测量数据进行了分析处理,建立了人体尺寸数据集及回归方程,根据各测量项目之间的回归关系设立与各体型相适应的服装样板库,实现了女性老年人体型划分.在此基础上讨论了陕北地区女性老年人各体型中间体控制部位数值及其推档的档差,为实际生产中的老年人服装号型规格设计打下良好基础.     

基于小波网络的服装号型推荐系统研究

运用层次分析法和小波神经网络构建数学模型,对应不同服装品种和具体人体测量数据,形成服装号型匹配的方法;通过搭建在号型推荐技术和包含人体样本数据、层次法权值数据、服装商品规格数据、神经网络模块的参数数据的数据库基础上,形成服装号型推荐系统;最后实验验证该方法的可行性.     

2·4系列服装号型——提高服装体型覆盖面的研究

针对国家标准服装号型 5·4系列存在的瑕疵 ,结合服装产销的实践及我国的国情 ,制定出更符合我国人体的体型特点 ,能以较少的号型量 ,覆盖较多的消费者体型 ,更有利于消费者选购合体的服装 ,更有利于服装厂商拓展市场的新号型系列——— 2 4系列服装号型     

珠三角地区成年男性凸腹体型的服装号型配置

依据凸腹体型分类,制定适合珠三角地区成年男性凸腹体型的服装号型配置。采用LatentGOLD5.1软件对珠三角地区119名凸腹成年男性人体测量数据进行潜在剖面分析,使用LatentGOLD5.1软件Step-3模块的BCH校正三步法进行简单效应检验。研究发现:根据凸腹体型分类以及身高、体重和年龄等协变量,可以制定适合珠三角地区成年男性凸腹体型的服装号型配置,其有利于拓广现行服装号型标准中的不足,为珠三角地区凸腹体型男性提供更为适合的标准。     

北京市初中生的体型分类及号型研究

针对国内校服尺寸不合理和号型模糊的现状,以初中生为研究对象,对北京市1 137名12~14岁初中生进行人体测量.对测量的数据运用SPSS统计软件进行描述性分析、相关性分析、聚类分析和回归分析等统计分析,获得北京市初中生的体型特征,并将初中生的体型划分为M,N,P 3种.通过计算各体型的中间体数值及各控制部位的档差,初步探索初中生校服号型系列,为初中生的校服设计与生产提供体型数据参考.     

基于改进的K-means聚类算法的分类评价方法

针对学术期刊运行与管理中对审稿专家缺乏准确评价依据的问题,结合评价分析的需求和K-means聚类算法特点,提出了一种基于改进的K-means聚类算法的审稿专家分类评价方法,该方法通过研究初始聚类中心的选择和评价标准的量化、聚类维度的选择和分类值大小的合理选择等问题,较为准确地解决了审稿专家的分类问题。经实例分析验证,该方法得到的结果是合理的,并具有很强的可操作性,为建立科学的审稿专家库和准确高质量地送审提供了科学的依据。     

面向批量定制的产品配置仿真系统实现方法

针对批量定制模式下产品配置设计领域,以定制产品多维信息中构件层次信息偏序集为核心,设计了构件属性索引表达模型,提出了基于构件属性索引的XML刻面分类文档的层次式检索技术和构件属性相似度的计算方法.并进一步研究了基于软插件的定制产品虚拟描述方法,开发了产品配置仿真原型系统.通过车床产品的配置仿真应用表明:系统能根据客户提出的定制需求快速有效的实现产品族构件的检索配置,客户也可以在配置设计过程中对配置选项进行规范的动态变更,以便对多个设计方案进行动态可视化的评价比较,既提高了配置设计的效率,又提高了设计结果与客户需求的一致性.     

服装号型标准中选择基本部位采用的数学理论研究

根据实测样本数据，对选择基本部位采用的夸件分布理论和主成分分析两种数学理论进行对比研究，结果表明：两种方法选择的基本部位有差异，但在最终应用上差异不是很大．我国采用的条件分布理论在应用过程中还可以得到设计分档数值的依据。更值得推荐．     

北京地区中年女性体型细分研究

以29～43岁北京地区的中年女性为研究对象,通过三维扫描技术获取203组人体数据,利用相关性分析,从原有的67项指标中提取出17项指标作为中年女性体型划分的依据,再采用K-means聚类分析将中年女性的体型划分为5类,从而利用二元线性回归分析得出的偏回归系数计算各指标的档差,建立并验证了特征指标与身高、胸围的二元线性回归模型,为我国中高端女装品牌的女装版型调整和成衣制作提供了一定的数据参考.     

基于数据挖掘技术的服装号型辅助决策系统研究与开发

研究如何制定“少号型量、大覆盖面”的服装号型系列,从而降低企业投产成本,提高生产效率。“基于三维量体数据库的服装号型辅助决策系统”以大量人体测量数据为基础,应用数据挖掘的聚类分析方法,指导制定客观合理的服装号型表,对服装号型投产决策提供依据。本文研究并建立了服装投产号型数学决策模型,应用成果包括服装号型表生成组件的封装、号型压缩技术及投产号型决策方法的实现。该成果为建立科学合理的地域性企业级服装号型体系提供了解决方案和技术支持。     

服装定制裁剪方案优化系统软件的开发研究

为了使服装定制生产中裁剪方案的制定更便捷和有利于生产,对定制服装企业的裁剪方案优化系统进行了开发研究,将贪心算法和选择排序算法应用于Visual Basic语言中,实现对订单裁剪方案的自动优化生成功能;同时,运用指派问题算法对裁剪任务的分配进行优化.该软件的实际生产应用有利于企业在一定程度上降低生产成本、提高工作效率和优化管理机制.