基于改进层次分析法的特殊体型样板识别

论文摘要

针对传统层次分析法的缺陷,提出结合因子分析、聚类分析的改进层次分析方法,应用到特体样板识别中。首先,通过因子分析确定各级指标的影响因素及其权重系数。然后,采用K-means聚类分析将特体样板聚为臀部、胸部和腹部等3类典型样板。最后,运用层次分析法确定各指标的权重,构建了包括6个二级指标、13个三级指标、3个四级指标的特体样板递阶层次结构模型。随机选取3个样本进行实证研究,以因子分析中提取的5个主成分为聚类指标,以K-means方法进行聚类,采用特体样板递阶层次结构模型识别被测样本与臀部、胸部、腹部样板的隶属度。结果表明,该方法可有效地表征特体样板的变异程度并识别所属的样板类别。

论文目录

• 1 实验部分
•   1.1 数据来源
•   1.2 数据预处理
•   1.3 研究方法
• 2 结果与分析
•   2.1 因子分析
•   2.2 聚类分析
•   2.3 样板识别
•     2.3.1 建立层次结构模型
•     2.3.2 构建判断矩阵
•       1) B→A层:
•       2) C→B层:
•       3) D→C层:
•     2.3.3 层次单排序及一致性检验
•     2.3.4 层次总排序及一致性检验
• 3 讨 论
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周捷,李健,马秋瑞,黄晓杰

关键词: 特体样板,因子分析,聚类分析,改进层次分析法

来源: 纺织学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 西安工程大学服装与艺术设计学院,中原工学院信息商务学院

基金: 陕西省科技厅国际科技合作计划项目(2018KW-056),陕西高等教育教改研究项目(17BZ037)

分类号: TS941.2

DOI: 10.13475/j.fzxb.20180607907

页码: 124-130

总页数: 7

文件大小: 223K

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