【摘 要】
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为了简化服装制板中结构特征参数的获取过程,建立款式、结构特征参数的映射关系。基于服装款式、结构的特征,以西装领为研究对象,通过二维款式图、结构图确定其特征参数,并以
【基金项目】
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上海市科委项目(18030501400),上海工程技术大学创新项目(0293-E3-0903-19-01185)
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为了简化服装制板中结构特征参数的获取过程,建立款式、结构特征参数的映射关系。基于服装款式、结构的特征,以西装领为研究对象,通过二维款式图、结构图确定其特征参数,并以PyTorch深度学习框架为基础,利用BP神经网络算法建立预测模型,拟合款式特征参数与结构特征参数的非线性关系,最终均方误差达到0.000019,完成了服装结构特征参数的智能化确定过程。利用55组测试数据,对该模型进行测试,其测试结果表明:55组测试数据的相对误差均在-0.04%~0.04%之间,预测模型精确度较高。利用该预测模型,通过给定的款
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