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基于神经网络集成的女下装号型归档模型构建: 收藏
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引用; 《纺织学报》2013年第8期34卷 110-114页; 作者：孙洁金娟凤倪世明叶玲刘焘邹奉元浙江理工大学服装学院浙江杭州310018 嘉兴学院设计学院浙江嘉兴314000 浙江理工大学浙江省服装工程技术研究中心浙江杭州310018; 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(...; 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。; 来源：详细信息评论

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