[发明专利]基于模糊逻辑与神经网络的下装腰省参数设计方法有效
| 申请号： | 201910610763.0 | 申请日： | 2019-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN110399656B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 王竹君;王建萍 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06F30/10 | 分类号： | G06F30/10;G06F30/27;G06F111/16;G06F113/12 |
| 代理公司： | 上海泰能知识产权代理事务所(普通合伙) 31233 | 代理人： | 宋缨;钱文斌 |
| 地址： | 201620 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模糊逻辑与神经网络的下装腰省参数设计方法，包括以下步骤：在采集人体下半身净体数据的基础上，得到下装腰省参数数据集，进而创建训练数据集和测试数据集；再基于模糊逻辑和神经网络构建一个混合智能模型；利用训练数据集对所述混合智能模型进行训练，得到训练完成的混合智能模型；分析影响所述混合智能模型性能的主要因素，确定出最优的混合智能模型结构参数；将待设计下装的用户的腰围和臀围作为混合智能模型的输入，得到前中省、后中省和后侧省3个样板数据，根据得到的样板数据设计下装。本发明提高了下装制板的效率、智能性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模糊 逻辑 神经网络 下装 参数 设计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于模糊逻辑与神经网络的下装腰省参数设计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采集人体下半身的净体数据，提取腰围和臀围数据，依据提取的净体数据绘制下装样板，并提取腰省参数，基于腰围、臀围数据和腰省参数创建数据集，所述数据集中包括训练数据集和测试数据集；(2)构建一个基于模糊逻辑与神经网络的混合智能模型，所述混合智能模型包括三个子模型构成，每个子模型的输入节点为人体的腰围和臀围，输出节点分别为下装的前中省、后中省和后侧省；(3)利用训练数据集对所述混合智能模型进行训练，得到训练完成的混合智能模型；(4)分析影响所述混合智能模型性能的主要因素，确定出最优的混合智能模型结构参数；(5)将待设计下装的用户的腰围和臀围作为混合智能模型的输入，得到前中省、后中省和后侧省3个样板数据，根据得到的样板数据设计下装。
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