典型文献
多因素耦合翻立领样板生成模型构建
文献摘要：
为提高样板生成预测精度,以翻立领为例,提出了一种基于Lasso和PSO-RBF神经网络的面料与款式图参数耦合的样板生成模型.将翻立领款式图样板数据与面料参数输入Lasso模型中进行降维,根据降维结果,建立针对不同领型样板数据采用不同输入方式的PSO-RBF神经网络模型,通过PSO算法得到RBF神经网络的最优权值和模型宽度,最终得到翻立领的样板参数.实验结果表明,该方法与未融入面料因素的PSO-RBF神经网络模型相比,间隙量和起翘量的均方误差分别 降低了 0.46 cm和0.21 cmo
文献关键词：
样板生成;多因素耦合;Lasso网络;PSO-RBF网络;翻立领
中图分类号：
作者姓名：
郭子翊;黄振华;龙颖;邹奉元
作者机构：
浙江理工大学服装学院,浙江杭州310018;浙江理工大学丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室,浙江杭州310018;浙江理工大学浙江省服装工程技术研究中心,浙江杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]郭子翊;黄振华;龙颖;邹奉元-.多因素耦合翻立领样板生成模型构建)[J].服装学报,2022(06):486-492
A类：
翻立领,样板生成,领款,cmo
B类：
多因素耦合,生成模型,Lasso,PSO,RBF,面料,款式图,参数耦合,图样,领型,输入方式,权值,模型宽度,间隙量,均方误差
AB值：
0.202298
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