[发明专利]一种文胸压力舒适性评价方法

权利要求书

1.一种文胸压力舒适性评价方法，所用的文胸为公知的带土台的文胸款式，其特征在于，步骤为：

第一步、利用体压分布映像系统采集肩带部位(1)、罩杯部位(2)、钢圈部位(3)、土台部位(4)及后比部位(5)的体压分布数据，利用该体压分布数据计算得到肩带部位(1)及钢圈部位(3)的最大压强和评价压强作为体压分布指标数据，罩杯部位(2)的接触面积、最大压强、评价压强、最大压强梯度和平均压强梯度作为体压分布指标数据，土台部位(4)及后比部位(5)的接触面积、最大压强和评价压强作为体压分布指标数据；

第二步、利用视觉模拟量表，由被试者在穿戴文胸后，给出肩带部位(1)、罩杯部位(2)、钢圈部位(3)、土台部位(4)及后比部位(5)的舒适性主观评价数据；

第三步、采用GA-Elman神经网络建立肩带部位(1)、罩杯部位(2)、钢圈部位(3)、土台部位(4)及后比部位(5)的体压分布指标数据与相应的舒适性主观评价数据之间的耦合模型，GA-Elman神经网络为采用遗传算法优化Elman神经网络结构的初始网络权值。

2.如权利要求1所述的一种文胸压力舒适性评价方法，其特征在于，所述视觉模拟量表采用一定长度的光滑直线，所述肩带部位(1)、罩杯部位(2)、钢圈部位(3)、土台部位(4)及后比部位(5)分别对应一根光滑直线，每条光滑直线两端分别对应两种极端状态，被试者根据穿戴文胸后的感受，在肩带部位(1)、罩杯部位(2)、钢圈部位(3)、土台部位(4)及后比部位(5)所对应的光滑直线上画一条竖线，根据竖线在光滑直线上的所在位置得到相应的肩带部位(1)、罩杯部位(2)、钢圈部位(3)、土台部位(4)及后比部位(5)的舒适性主观评价数据。

3.如权利要求1所述的一种文胸压力舒适性评价方法，其特征在于，所述采用遗传算法优化Elman神经网络结构的初始网络权值的步骤为：

步骤3.1、参数设定：包括个体编码串长度L、群体大小M、终止遗传代数G、交叉算子P_c和变异算子P_m；

步骤3.2、个体二进制编码，生成初始种群；

步骤3.3、通过适应度函数计算个体适应度值；

步骤3.4、若最优个体适应度值达到期望误差，停止遗传，转步骤3.7，否则，转步骤3.5；

步骤3.5、通过选择、交叉与变异的遗传操作，产生下一代种群；

步骤3.6、第G代内最优个体的适应度值达到期望误差，算法终止，否则转步骤3.3；

步骤3.7、把最优个体赋予Elman神经网络W¹、W²与W³的网络初始权值，其中，W¹为承接层与隐藏层的连接权值，W²为输入层到隐藏层的连接权值，W³为隐藏层到输出层的连接权值。

4.如权利要求1所述的一种文胸压力舒适性评价方法，其特征在于，在进行所述第三步前，先对各项体压分布指标数据与舒适性主观评价数据进行最小-最大规范化计算，将不同量纲和不同数量级大小的数据线性变换后映射到区间[0，1]中。