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客户化定制系统中的衬衫规格参数推理研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-17页
   ·前言第13页
   ·相关研究领域综述第13-15页
   ·本课题的研究目标与研究内容第15-16页
     ·本课题的研究目标第15页
     ·本课题的研究内容第15-16页
   ·本课题研究的主要技术路线第16-17页
第二章 衬衫规格参数推理方法的确定第17-22页
   ·算法介绍第17-20页
     ·粒子群算法第17-18页
     ·遗传算法第18页
     ·人工神经网络第18-20页
   ·算法的比较和选择第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 与衬衫规格参数相关的人体尺寸的获得及处理第22-30页
   ·人体数据的测量第22-24页
     ·测量样本的确定第22-23页
     ·异常值的检测第23-24页
   ·人体数据样本的分类第24-29页
     ·样本分类方法的探讨第24-26页
     ·样本分类指标的确定第26-27页
     ·基于 K-mean 的样本聚类第27-29页
   ·本章小结第29-30页
第四章 衬衫规格参数的确定及采寸实验第30-50页
   ·女衬衫款式的鉴定和规格参数的确定第30-32页
     ·女衬衫款式的鉴定第30-31页
     ·女衬衫的规格参数的确定第31-32页
   ·衬衫规格参数采集的思路解析及方案设计第32-33页
   ·个性化样板的获得第33页
   ·个性化虚拟人体的获得第33-46页
     ·问题的提出第33-34页
     ·个性化虚拟人体建立的思路解析第34-35页
     ·用于三维试衣系统中体型建模的参数选取第35-37页
     ·用于三维试衣系统中体型建模的参数选取第37-41页
     ·参数模型的建立及结果第41-45页
     ·三维试衣系统中人体建模的接口实现第45-46页
   ·面料的物理性能参数设定第46-47页
   ·三维虚拟试衣的实现及其效果验证第47页
   ·衬衫成衣规格的采寸实例第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 衬衫规格参数推理模型的建立第50-66页
   ·算法介绍第50-51页
     ·BP 算法介绍第50页
     ·MIV 算法介绍第50-51页
   ·网络的参数设置及其对网络性能的影响实验第51-60页
     ·数据归一化方法及其对网络性能的影响实验第51-53页
     ·节点传递函数的设置及其对网络性能的影响第53-57页
     ·训练函数的设置及其对网络性能的影响第57-58页
     ·神经网络层数的设置及其网络性能的影响第58页
     ·隐层节点数的设置及其对网络性能的影响第58-59页
     ·输入输出节点数的设置及其对网络性能的影响第59-60页
   ·网络的构建和训练第60-65页
     ·网络的构建和训练第60-62页
     ·最终网络的构建第62-63页
     ·网络训练实例第63-65页
   ·本章小结第65-66页
第六章 衬衫规格参数推理在客户化定制平台的应用第66-76页
   ·侧面体型特征值的计算第66-69页
     ·人体图像的边缘检测第66-67页
     ·人体特征点的自动识别第67-68页
     ·特征值的计算第68-69页
   ·基于模糊理论的体型识别第69-72页
     ·模糊系统理论第69-70页
     ·基于模糊理论的体型识别第70-72页
   ·系统平台的接口搭建第72-74页
     ·三维扫描系统与平台的接口实现第72-73页
     ·格伯 MTM 系统与平台的接口实现第73-74页
   ·定制界面的设计和功能实现第74-75页
   ·本章小结第75-76页
第七章 结论与展望第76-78页
   ·结论第76-77页
   ·创新点第77页
   ·不足与展望第77-78页
参考文献第78-80页
附录第80-98页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果第98-100页
致谢第100-101页

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