基于多层感知器神经网络的人体尺寸预测研究

基于多层感知器神经网络的人体尺寸预测研究

论文摘要

准确、智能的人体尺寸预测技术,在互联网与服装业深度融合的当前,有助于服装企业提高服装制板的准确率和工作效率,提升企业的智能化水平。基于此,本文以成年男性为例,提出利用多层感知器神经网络构建人体尺寸预测模型,以期通过输入颈椎点高、胸围、腰围、臀围等易测的躯干部位尺寸,实现快速预测全臂长、上臂长、上臂围、大腿围等四肢部位尺寸。经过对网络的训练和仿真测试,以及对不同实验结果的分析,发现具有7个隐层神经元的神经网络性能相对最佳,可满足服装制板的基本需求,这表明用多层感知器神经网络预测人体尺寸是可行的,若进一步选择合适的数据集,网络模型的预测精度会进一步提高。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邢英梅,王竹君,王建萍,阚燕

关键词: 多层次感知器,神经网络,人体尺寸,预测模型

来源: 武汉纺织大学学报 2019年04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: 安徽工程大学纺织服装学院,“纺织面料”安徽省高校重点实验室,安徽省纺织工程技术研究中心,东华大学服装与艺术设计学院

基金: 安徽省高校人文社会科学重点研究项目(SK2017A0119,SK2016A0116),“纺织面料”安徽省高校重点实验室,安徽省纺织工程技术研究中心联合开放基金项目(2018AKLTF15),教育部人文社会科学研究规划基金项目(18YJA760017),安徽省高等教育提升计划人文社会科学研究一般项目(TSSK2016B20),安徽工程大学校级本科教学质量提升计划项目(2015jyxm24,2015yxkc03,2016jpkc02),国家级大学生创新创业训练项目(201610363035),安徽省大学生创新创业训练项目(201610363180,201510363186,201510363192)

分类号: TS941.17;TP183

页码: 37-42

总页数: 6

文件大小: 1020K

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