随着电子商务的发展,网上服装销售的销量和营业额每年都在增加。人们对网上购买服装类商品越来越习惯,在家里打开电脑就可以感受逛街和购物的乐趣。但是服装的合体性是阻碍消费者进行服装网络购物的重要原因。为了寻找一种快速、科学又切实可行的方法帮助在网上购买服装的消费者推荐合体号型,本文研究了一种实用的服装号型推荐方法,依据这种理论方法,进行系统分析,进一步编写了可以作为网站模块使用的asp程序。　　 本文主要做了以下工作:　　 (1)测量人体数据。本文使用BoSS-21人体测量系统对在杭州读书或工作的青年女性进行测量,获得了637组有效的人体数据。每个样本有身高、胸围、腰围、臀围、肩宽、臂长、背长、颈围8个部位的测量数据。　　 (2)以专家问卷的方式确定服装关键部位权重。使用专家问卷法获得层次分析法准则层各元素间的权重,用于构造目标层与准则层之间的判断矩阵。共向4位服装领域专家发放问卷,全部收回。　　 (3)建立层次分析法数学模型。使用层次分析法的群组决策方法建立了数学模型推荐服装号型。模型的目标层是“最合适号型”,准则层是“服装的关键部位”,方案层是“候选号型”。由于发放了4份专家问卷,为了综合专家的意见,使用了群组决策方法。　　 (4)建立神经网络数学模型。由于层次分析法的系统误差不可知不可调,所以使用神经网络模拟层次分析法的服装号型推荐过程。在实际使用过程中随着不断添加实际试穿结果,神经网络的推荐结果会越来越接近真实情况。本文使用小波神经网络建立数学模型,并用MATLAB进行了仿真实验。　　 (5)实验验证数学模型的有效性。为了验证数学模型的有效性,设计并实施了主观评价验证实验。实验对象为10名在杭州读书的青年女性,实验中的服装为网络采购的一款衬衫(有S,M,L,XL四个号型)。首先手工测量并记录实验对象关键部位的尺寸,然后实验对象试穿四个号型的衬衫并且对舒适性和美观性进行打分,最后比较实验中达到舒适性美观性要求的号型与数学模型推荐的号型是否一致。　　 (6)系统实现。依据形成的理论方法,设计完成号型推荐系统的系统架构,并进行代码实现。使用excelVBA结合matrixVB组件编写离线软件;编写asp程序,实现网络号型推荐。使用时,消费者输入相关部位的人体测量值,网站根据消费者选择的服装种类自动推荐合适的服装号型。　　 本论文在使用层次分析法建立数学模型以及神经网络仿真方面做了一些工作,并取得了预期的成果。存在的不足之处,还需要进行深入研究。