[发明专利]使用变分多维回归的服装个性化尺寸定制方法

权利要求书

1.一种使用变分多维回归的服装个性化尺寸定制方法，其特征在于：所述方法步骤如下：

步骤1：对已有的用户信息利用函数f进行基于身高体重等加权的非线性映射，以获得已有用户的多维数据样本；

步骤2：建立多维变分回归模型；

步骤3：对数据样本，采用多维变分回归算法，预测所建立的多维变分回归模型中的最优权系数矩阵；

步骤4：建立预测模型方程，并在获得最优权系数矩阵后，利用预测模型方程精确预测出定制服装的相应尺寸。

2.根据权利要求1所述的使用变分多维回归的服装个性化尺寸定制方法，其特征在于：所述步骤1包括：

建立输入数据集合：

X＝{x₁,x₂,..,x_N}

Y＝{y₁,y₂,..,y_N}

其中，每个样本为：

x_n＝{x_in,i＝1,2,...,K}(n＝1,2,...,N)

y_n＝{y_mn,m＝1,2,...,M}(n＝1,2,...,N)

i表示不同的输入选项信息，n表示样本的序号，共有N个样本，x_n为第n个样本的输入选项信息，是样本的自变量，y_n为第n个样本的实际尺寸数据，是样本的因变量；

数据集为：

D＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(x_N,y_N)}。

3.根据权利要求2所述的使用变分多维回归的服装个性化尺寸定制方法，其特征在于：所述i＝1,2,...,K，分别表示用户所选择的身高、体重、脖围、肩宽、胸围、臂长、臂围、腕围、腰围和版型偏好；

所述m＝1,2,...,M，分别表示相应用户样本的实际衣长、领围、胸围、肩宽、袖围、腰围、袖长和袖口周长尺寸。

4.根据权利要求1所述的使用变分多维回归的服装个性化尺寸定制方法，其特征在于：所述步骤2包括：

采用样本建立多维变分回归模型：

y_n＝Θ^Tf(x_n)+e；

其中，系数矩阵Θ＝(θ₁,θ₂,...,θ_M)，而θ_j＝{θ_ij,i＝1,2,...,K}(j＝1,2,...M)是对输入的加权参数，e是零均值高斯噪声；

f是对输入变量x_n的非线性函数，包含对输入信息选项的编码和基于身高体重信息加权的映射函数。

5.根据权利要求1所述的使用变分多维回归的服装个性化尺寸定制方法，其特征在于：所述步骤3包括：

所述采用多维变分回归算法预测最优的权系数矩阵使尽可能接近y_n，也即使得尽可能接近y_nj，使得对于新的输入信息v＝{v_i,i＝1,2,...,K}，利用输出预测模型方程：

精确预测出定制服装的尺寸。其中s＝{s_j,j＝1,2,...,M}，为所定制的服装尺寸信息。