导读:本文包含了体型与号型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:号型,体型,地区,女童,统计分析,男性,服装。
体型与号型论文文献综述
温海英,戴鸿[1]（2019）在《珠叁角地区成年男性凸腹体型的服装号型配置》一文中研究指出依据凸腹体型分类,制定适合珠叁角地区成年男性凸腹体型的服装号型配置。采用LatentGOLD 5.1软件对珠叁角地区119名凸腹成年男性人体测量数据进行潜在剖面分析,使用LatentGOLD 5.1软件Step-3模块的BCH校正叁步法进行简单效应检验。研究发现:根据凸腹体型分类以及身高、体重和年龄等协变量,可以制定适合珠叁角地区成年男性凸腹体型的服装号型配置,其有利于拓广现行服装号型标准中的不足,为珠叁角地区凸腹体型男性提供更为适合的标准。(本文来源于《北京服装学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
温海英,戴鸿[2]（2019）在《珠叁角地区凸腹体型成年男性服装号型分类的潜在剖面分析》一文中研究指出采用手工测量的方式,随机抽取珠叁角地区共计337名男性进行人体测量,通过筛查共筛选出119名凸腹体型成年男性。在此基础上,对筛查出的119名凸腹成年男性,测量了11项人体指标,包括前腹部长、后中长、臀围等。采用潜在剖面分析,对珠叁角地区119名凸腹成年男性人体测量数据进行了分析。得出结论:(1)珠叁角地区凸腹体型成年男性服装号型可分为四类;(2)身高、体重和年龄是影响珠叁角地区凸腹体型成年男性服装号型分类的重要协变量。(本文来源于《武汉纺织大学学报》期刊2019年02期）
石文奇,程凡,王陈,张志新,李月[3]（2018）在《基于体测数据的西安地区高校青年女教师体型特征及号型》一文中研究指出采取手工测量方式,对127名西安地区高校青年女教师进行人体数据采集,利用SPSS 19.0软件对其进行统计与分析。结果表明,西安地区高校青年女教师身体特征部位的数据均高于全国平均值,总体呈现高胖、叁围尺寸差距明显的形态,同时正常体型和偏胖体型比例较大。通过建立身高、胸围的二元回归方程并进行分析,为服装结构制版中难以测量部位数据的获取提供了便利。(本文来源于《服装学报》期刊2018年03期）
温海英[4]（2016）在《珠叁角地区成年男性凸腹体型的号型研究》一文中研究指出随着经济水平的不断发展,近年来珠叁角地区凸腹成年男性有增态趋势,我国当前的《服装号型系列》标准已经不太适合凸腹成年男性这些特殊群体的体型要求。为使服装号型更好地满足这些特殊群体的需要,根据凸腹体型规律,需要重新制定适合珠叁角地区凸腹成年男性的体型规格。采用手工测量的方式,随机抽取珠叁角地区共计337名男性进行人体测量,通过筛查共筛选出119名凸腹体型成年男性。在此基础上,对筛查出的119名凸腹成年男性,测量了11项人体指标,包括前腹部长、后中长、颈围、肩宽、胸围、中腰、中腹、全臂长、腰围高、腰围、臀围。同时,也对119名凸腹成年男性的身高、体重和年龄等指标进行了记录。采用潜在剖面分析,对珠叁角地区119名凸腹成年男性人体测量数据进行了分析。本研究采用Latent GOLD 5.1进行潜在剖面分析,用L a t e n t G OL D中的校正的S T E P-3方法对身高、体重和年龄因素进行Wa l d检验。得出以下结论:第一,珠叁角地区成年男性凸腹体型可分为四类。基于潜在剖面分析,最佳拟合模型确定为四类,珠叁角地区成年男性凸腹体型可分为四类:上下匀称凸腹型、上不匀称下匀称凸腹型、上匀称下不匀称凸腹型和上下不匀称凸腹型。第二,身高、体重和年龄是影响珠叁角地区成年男性凸腹的重要协变量。基于潜在剖面后续分析,发现身高、体重和年龄不仅在四类男性凸腹的指标整体上存在差异,而且在局部也存在差异,这意味着这些因素是影响男性凸腹分类的重要协变量。第叁,制定了珠叁角地区成年男性凸腹体型号型标准。珠叁角地区成年男性凸腹体型号型标准,既考虑四种男性凸腹体型的分类,也考虑了身高、体重和年龄等协变量对四种男性凸腹体型的分类的影响,分门别类制定出不同号型标准。(本文来源于《西安工程大学》期刊2016-05-27）
韩雨,潘波[5]（2015）在《北京市初中生的体型分类及号型研究》一文中研究指出针对国内校服尺寸不合理和号型模糊的现状,以初中生为研究对象,对北京市1 137名12~14岁初中生进行人体测量.对测量的数据运用SPSS统计软件进行描述性分析、相关性分析、聚类分析和回归分析等统计分析,获得北京市初中生的体型特征,并将初中生的体型划分为M,N,P 3种.通过计算各体型的中间体数值及各控制部位的档差,初步探索初中生校服号型系列,为初中生的校服设计与生产提供体型数据参考.(本文来源于《北京服装学院学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
许平山,高云兵[6]（2014）在《安徽省小学生体型分类及号型设定研究》一文中研究指出针对小学生身体特征发育提前,为使小学生的服装与体型发育相适应,以小学生为对象,对安徽地区1090名7~12岁小学生进行人体测量.通过接触式测量和影像测量两种方法获取小学生人体尺寸,影像测量法主要是测量肩斜,对测量的尺寸数据运用SPSS统计软件进行了描述性统计分析、因子分析、BMI变量分析、相关性分析等统计分析,获得安徽地区小学生体型特征.将7~12岁小学生体型分为N1、N2、N3型.建立各年龄段的小学生号型标准.以利于小学生健康发育成长.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2014年15期）
杨琨[7]（2014）在《河北地区学龄期儿童体型特征的服装号型体系研究》一文中研究指出通过收集河北地区6-12岁学龄儿童人体数据,并考虑其生长发育等特点,分析数值得出儿童男女体型差异。通过走访童装企业,对儿童号型的制定进行了探索性分析与研究,对部分数据进行了调整,使其更具有实用性。(本文来源于《邢台职业技术学院学报》期刊2014年01期）
冯婉婉[8]（2013）在《长江下游地区学龄前女童体型分类及号型设置研究》一文中研究指出随着人们生活水平的提高和物质生活条件的不断改善，学龄前儿童的生长发育加快，身高、体重、体态等都与过去有很大不同，但是，最新的国家标准GB/T1335.3-2009所采用的人体数据是基于1987年人体数据调查的基础上建立的，所以，现行的童装号型标准中所采用的控制部位的数据与目前儿童的实际体型数据已经产生脱节，基于此，本文即研究学龄前儿童的体型分类及童装号型的设置，为今后我国制定新的童装号型标准、引导消费者购物、指导企业生产提供有益的参考。本文首先运用接触式人体测量方法得到了447名长江下游地区学龄前女童的体型数据，然后运用单样本T检验的方法，将主要测量项目身高、臂长、总肩宽、胸围、腰围、臀围的均值与GB1335-2009《服装号型儿童》中相应部位进行T检验，结果表明现阶段长江下游地区学龄前女童的体型与国标相比，差异性显着；最后采用均值比较和单因素方差分析方法，结果显示目前长江下游地区学龄前女童的体型总体有增高和变胖的趋势。其次，本文通过相关性分析、因子分析方法并结合相关指数及实际应用从中筛选出身高、腰围、臀围与胸围等4个代表性体型指标，并通过各派生变量与代表性体型指标的单因素方差分析以及派生变量之间的相关分析，确定用于体型分类的3个聚类变量：身臀比、臀腰差、臀胸差。然后采用K-均值聚类法对学龄前女童体型进行聚类，并用混合F统计量确定最佳分类数，得到了3个女童体型类群：胸小臀大的A型体、胸大臀小的V型体，及介于两者之间的H型体。最后，本文在体型分类的基础上，对每类体型的基本部位进行频数分析，初步确定各类体型中间体基本部位的采用值；之后再通过对每类体型不同身高下其他基本部位的分位数进行比较分析，最终确定每类体型身高中间体的采用值和分档值；然后用回归分析方法确定每类体型中间体其他控制部位的数值和档差值；最终提出适合长江下游地区学龄前女童的服装号型系列。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2013-03-06）
孙洁[9]（2013）在《基于神经网络集成的人体体型分析与号型归档研究》一文中研究指出随着消费者对服装的合体性、个性化需求不断提升，服装企业生产逐渐由适应大众消费的批量生产过渡到适应特定消费者的定制式生产，包括面向群体的批量定制和面向个体消费者的量身定制。体型分析是服装定制的前提，然而在体型分类细化与样板数据增多的同时，庞大的体型数据库与号型数据库也随之产生，如何实现人体体型数据与服装号型数据的快速、精确、高效匹配是服装定制过程中亟待解决的关键问题之一。为此，课题在人体体型分析的基础上构建了基于神经网络集成的服装号型自动归档系统。首先，采用美国[TC]2叁维人体测量仪对年龄在18-25岁之间的青年女性进行叁维人体测量，采集人体控制部位的数据信息以及人体正面与侧面的二维图像；通过图像处理技术得到清晰的人体体表轮廓线，在此基础上提取体表特征点坐标并计算得到6个体表角度。其次，通过对体表角度的偏相关分析得到具有代表性的4个体表角度指标，即肩斜角、体侧角、胸突角、臀突角，分别用以表征人体肩部、腰部、胸背部和臀部的体表形态特征；运用K-Means聚类方法将人体体型分为4类，并与国标Y、A、B、C四种体型组合得到16种细分体型。再次，将神经网络集成方法运用于人体体型识别研究，通过Adaboost算法集成10个简单BP神经网络，运用Matlab R2010a软件构建BP-Adaboost神经网络体型识别模型，实现人体体型自动识别，识别精度达95%。然后，根据服装结构设计的需要，在国标服装号型控制部位的基础上将控制部位扩增为20项；通过试穿实验，根据适体性原则得到人体与号型的对应关系。由此统计分析得到各细分体形在号型系列中的分布规律，并计算得到号型规格相应控制部位的具体数值。最后运用MIV算法分别对上装和下装的控制部位指标进行筛选，将筛选后的控制部位指标作为神经网络模型的输入层，运用神经网络集成方法构建身高、胸围、腰围的预测模型；结合体型识别模型得到号型的叁项构成单元信息，即号（身高）、型（胸围、腰围）和体型，由此构建基于神经网络集成的服装号型归档系统，实现号型自动归档。综上，课题研究在研究人体体型的基础上，建立细化的服装号型规格库，运用神经网络集成方法构建服装号型自动归档系统，实现人体与服装号型的自动映射，为服装批量定制与量身定制、网上服装号型推荐与销售奠定技术基础。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2013-03-05）
张金花,王宏付[10]（2012）在《基于3-D测量的江浙女青年中心号型及体型分布》一文中研究指出为提高服装的合体性,减少服装产品在销售中因号型问题带来的产品积压,以江浙女青年为研究对象,以3-D测量为基础,对所得数据应用SPSS软件进行因子分析和相关性分析,确定江浙女青年中心号型的主要参考部位,在此基础上进行数据的频度分析,得出该数据确定的中心号型和体型分布。(本文来源于《纺织科技进展》期刊2012年01期）
体型与号型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
采用手工测量的方式,随机抽取珠叁角地区共计337名男性进行人体测量,通过筛查共筛选出119名凸腹体型成年男性。在此基础上,对筛查出的119名凸腹成年男性,测量了11项人体指标,包括前腹部长、后中长、臀围等。采用潜在剖面分析,对珠叁角地区119名凸腹成年男性人体测量数据进行了分析。得出结论:(1)珠叁角地区凸腹体型成年男性服装号型可分为四类;(2)身高、体重和年龄是影响珠叁角地区凸腹体型成年男性服装号型分类的重要协变量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
体型与号型论文参考文献
[1].温海英,戴鸿.珠叁角地区成年男性凸腹体型的服装号型配置[J].北京服装学院学报(自然科学版).2019
[2].温海英,戴鸿.珠叁角地区凸腹体型成年男性服装号型分类的潜在剖面分析[J].武汉纺织大学学报.2019
[3].石文奇,程凡,王陈,张志新,李月.基于体测数据的西安地区高校青年女教师体型特征及号型[J].服装学报.2018
[4].温海英.珠叁角地区成年男性凸腹体型的号型研究[D].西安工程大学.2016
[5].韩雨,潘波.北京市初中生的体型分类及号型研究[J].北京服装学院学报(自然科学版).2015
[6].许平山,高云兵.安徽省小学生体型分类及号型设定研究[J].赤峰学院学报(自然科学版).2014
[7].杨琨.河北地区学龄期儿童体型特征的服装号型体系研究[J].邢台职业技术学院学报.2014
[8].冯婉婉.长江下游地区学龄前女童体型分类及号型设置研究[D].浙江理工大学.2013
[9].孙洁.基于神经网络集成的人体体型分析与号型归档研究[D].浙江理工大学.2013
[10].张金花,王宏付.基于3-D测量的江浙女青年中心号型及体型分布[J].纺织科技进展.2012
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