【摘 要】
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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
【机 构】
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安徽工程大学纺织服装学院,东华大学服装与艺术设计学院,",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
【基金项目】
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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（2015jyxm24,201
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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
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