基于BP神经网络的运动文胸肩带属性与乳房振幅的函数关系

论文摘要

为确定运动文胸肩带的3种属性在人体跑步时对胸部振幅的影响,选取8名被测人员,在其左胸上标记6个测量点,更换不同的肩带进行人体运动测试,记录这些测量点动态的三维坐标,进而得到乳房运动的振幅;利用BP神经网络模型,通过更换不同的网络模型参数,确定运动文胸肩带的3种属性与乳房振幅之间的权值关系。结果表明,选取BP神经网络的传输函数为tansig函数,隐含层神经元个数为21个,训练函数为traingdm作为网络参数时,网络拟合出的乳房振幅值达到了真实值的99.44%;在该网络参数下,分别求得网络输入层到隐含层和隐含层到输出层的权值和阈值,最终得到肩带的3种属性与胸部振幅的正向推理关系式。

论文目录

• 1 实验部分
• 2 肩带属性与乳房振幅的关系
•   2.1 数据处理
•   2.2 数据整理
•   2.3 BP神经网络算法原理
•     1)训练网络得到最优权值和阈值。
•     2)仿真预测并检验预测效果。
•     3)推导函数关系。
•   2.4 BP神经网络计算过程
•     2.4.1 建立网络
•     2.4.2 调整不同网络参数
•       1)传输函数。
•       2)隐含层神经元个数。
•       3)训练函数。
•     2.4.3 确定网络最终关系
• 3 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周捷,马秋瑞

关键词: 运动文胸,文胸肩带,神经网络,胸部振幅

来源: 纺织学报 2019年09期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 轻工业手工业,自动化技术

单位: 西安工程大学服装与艺术设计学院

基金: 陕西省科技厅国际科技合作计划项目(2018KW-056)

分类号: TP183;TS941.734

DOI: 10.13475/j.fzxb.20181001406

页码: 186-191

总页数: 6

文件大小: 174K

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