【摘 要】
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为了预测人体穿上束裤时身体各部位的压力变化,提出了一种主成分分析与BP神经网络相结合的预测方法。首先测量了90位女大学生在穿着同一品牌、款式束裤时,身体各部位所对应的
【机 构】
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西安科技大学理学院,西安工程大学服装艺术设计学院,西安工程大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71473194)
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为了预测人体穿上束裤时身体各部位的压力变化,提出了一种主成分分析与BP神经网络相结合的预测方法。首先测量了90位女大学生在穿着同一品牌、款式束裤时,身体各部位所对应的压力值,然后用主成分分析的方法对影响压力的9个因素进行提取分析,得到体重、臀围和大腿中部围这3项作为神经网络的输入指标,压力值作为输出指标。借助Matlab软件自行编程并进行调试,比较并分析BP神经网络与PCA-BP神经网络的预测结果。结果显示,PCA-BP神经网络较BP神经网络预测的相对误差的精度提高了3.790 7%,相对误差的绝对值精度
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