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摘要:
为了预测人体穿上束裤时身体各部位的压力变化,提出了一种主成分分析与BP神经网络相结合的预测方法.首先测量了90位女大学生在穿着同一品牌、款式束裤时,身体各部位所对应的压力值,然后用主成分分析的方法对影响压力的9个因素进行提取分析,得到体重、臀围和大腿中部围这3项作为神经网络的输入指标,压力值作为输出指标.借助Matlab软件自行编程并进行调试,比较并分析BP神经网络与PCA-BP神经网络的预测结果.结果 显示,PCA-BP神经网络较BP神经网络预测的相对误差的精度提高了3.790 7%,相对误差的绝对值精度提高了5.793 4%,训练时间减少了18.321 s.
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文献信息
篇名 主成分分析与BP神经网络对束裤压力的预测
来源期刊 毛纺科技 学科 工学
关键词 束裤压力 主成分分析 BP神经网络 BP神经网络预测
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 服装设计与工程
研究方向 页码范围 57-61
页数 5页 分类号 TS941.713.6
字数 3619字 语种 中文
DOI 10.19333/j.mfkj.2018100190705
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马秋瑞 西安工程大学服装艺术设计学院 16 24 3.0 4.0
2 丁正生 西安科技大学理学院 25 171 8.0 12.0
3 林强强 西安工程大学机电工程学院 12 9 2.0 3.0
4 郭颖 西安科技大学理学院 6 61 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
束裤压力
主成分分析
BP神经网络
BP神经网络预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
毛纺科技
月刊
1003-1456
11-2386/TS
国标16
北京朝阳区延静里中街3号主楼603室
2-195
1973
chi
出版文献量(篇)
4504
总下载数(次)
10
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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