摘要：随着人们利用互联网频率的不断增加,互联网数据产生量也不断增多,数据挖掘技术在服装行业中的应用也逐渐成熟。通过综述国内外数据挖掘与服装相关文献,了解数据挖掘的基本信息与基本流程,分析大数据与服装行业相结合的成功案例,探讨了数据挖掘在服装生产、销售管理、客户关系及库存管理4个方面的应用。未来服装行业应该更加充分利用互联网大数据,将数据挖掘技术与其紧密结合,为后续服装行业更好运用数据挖掘技术提供依据,以提高企业的经济效益。

摘要：为了探究男装洗涤规律与护理技术,本文通过调研22个市场高占比男装品牌,共计1146条标签信息,对其面料构成和洗护方式进行统计与分析,得出以下结论:(1)男装面料中以棉纤维和聚酯纤维为主成分的应用比例占91%,其他纤维为主成分比例相对较低;(2)65%的男装可机洗,少于20%的男装需要干洗;(3)94%的男装为不可漂白,仅6%为仅氧漂白;(4)81%的男装为悬挂晾干(在阴凉处悬挂晾干),73%的男装不可翻转干燥;(5)60%的男装要求低温熨烫、衬衫大多建议中温熨烫。调研结果为家电行业开发男装洗护产品指明方向,也为消费者提供洗护建议。

摘要：随着生活水平的提高,衣服的干净整洁已经是基本要求,智能衣物洗护已经渗透到我们生活中,了解污渍的脏污程度对于洗衣机和洗涤剂行业显得尤为重要。计算机机器视觉分析快速,结果客观、准确,可重复性强,目前应用广泛。影响污渍脏污程度评价的因素有面积、颜色、纹理等,为了简化研究,本文提出一种基于计算机机器视觉的图像分析技术对白色衣物脏污程度分析的方法,通过图像采集系统得到污渍的图像,对其进行灰度化处理,得到图像的灰度值,进而对污渍脏污程度进行分析判断。结果表明,图像的灰度值可以用来表征白色衣物污渍的脏污程度,且判断结果与主观目视结果具有较高的一致性。

摘要：为了揭示水溶性和油溶性污渍在棉织物上的扩散成形规律和动力学特性等一系列问题,解释液态污渍在织物上的形成机理,利用扫描电镜观察、毛细表征、接触角变化和高速摄像系统,记录相同体积下不同属性的污渍液滴在棉织物上侵入扩散动力学特征。结果表明:棉织物吸附能力较强,污渍扩散以纤维间扩散为主;当织物经密大于纬密时,污渍斑经向扩散直径大于纬向,水液滴经纬扩散距离大于油液滴,水液滴最终呈椭圆状且圆形度较低,油液滴成形圆形度较高;棉织物亲水亲油(接触角均小于90°),相同体积下的液体,表面张力越大、黏度越小,润湿和扩散平衡时间越短,扩散面积越大,扩散距离面积和时间关系符合对数函数分布,R 2均大于0.90;扩散动力学特征分为快速扩散和速度减慢达到动态平衡两个阶段,且液滴自身属性、织物性能和结构、织物经纬密等因素共同影响污渍扩散成形规律。