[发明专利]一种基于深度学习的鞋楦尺码预测方法及预测装置有效
| 申请号： | 201710201424.8 | 申请日： | 2017-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN106937774B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 李文谦;张水发 | 申请（专利权）人： | 李文谦;张水发 |
| 主分类号： | A43D1/04 | 分类号： | A43D1/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海方本律师事务所 31269 | 代理人： | 汪玉平;潘勇 |
| 地址： | 510100 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的鞋楦尺码预测方法，包括以下步骤:S1、采集测试者足部参数及对应鞋楦参数；S2、对所述(S1)中采集到的足部参数进行聚类，剔除明显离群的噪声数据，计算每个尺码的聚类中心；S3、使用递归神经网络，得到并输出鞋楦参数预测模型；S4、采集消费者足部参数；S5、将所述(S4)中的足部参数输入到所述(S3)训练好的所述鞋楦参数预测模型中，得到鞋楦尺码和鞋楦参数。针对当前鞋楦制作过于依赖经验的问题，设计出基于深度学习的鞋楦尺码自动预测方法与预测装置，能够通过采集消费者足部参数，自动、快速、准确的为消费者定制合适的鞋子。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 尺码 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的鞋楦尺码预测方法，其特征在于,包括以下步骤:(S1)采集测试者足部参数及对应鞋楦参数；(S2)对所述(S1)中采集到的足部参数进行聚类，剔除明显离群的噪声数据，计算每个尺码的聚类中心；(S3)使用递归神经网络，得到并输出鞋楦参数预测模型；(S4)采集消费者足部参数；(S5)将所述(S4)中的足部参数输入到所述(S3)训练好的所述鞋楦参数预测模型中，得到鞋楦尺码和鞋楦参数。
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