基于神经网络集成的女下装号型归档模型构建

• 作者: 倪世明 刘焘 叶玲 孙洁 邹奉元 金娟凤
• 来源期刊: 纺织学报
• 学科: 工学
• 关键词: 批量定制 平均影响值 号型归档 神经网络集成
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 服装工程
• 页码范围: 110-114
• 页数: 5页
• 分类号: TS941.17
• 字数: 3095字
• 语种: 中文

摘要

如何实现大样本的快速、精确号型归档是服装数字化批量定制系统构建的关键问题.结合下装结构设计的关键部位尺寸,在国家标准基础上将下装控制部位扩展为10项；以女裤装为例,分别构建身高和腰围的简单BP神经网络归档模型,通过平均影响值(MIV)筛选出对归档结果影响较大的5个控制部位,并将其作为集成归档模型的输入层,其中身高、腰围、臀围、腰围高、后裆长为身高归档模型的输入变量,腰围、臀围、大腿围、腰长、身高为腰围归档模型的输入变量；通过Adaboost算法集成10个简单BP神经网络,获得具有高精度和强泛化能力的女裤装号型集成归档模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹奉元	浙江理工大学服装学院	89	519	12.0	18.0
5	叶玲	浙江理工大学服装学院	5	23	3.0	4.0
6	孙洁	浙江理工大学服装学院	10	17	3.0	4.0
7	倪世明	浙江理工大学服装学院	9	64	5.0	8.0
8	刘焘	嘉兴学院设计学院	12	18	3.0	4.0
9	金娟凤	浙江理工大学服装学院	10	72	6.0	8.0