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青年女性胸型分类及文胸号型推荐

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·课题的研究背景及意义第10-11页
     ·课题的研究背景第10页
     ·课题的研究意义第10-11页
   ·相关研究现状第11-16页
     ·胸部形态的研究现状第11-13页
     ·文胸号型的研究现状第13-14页
     ·截面曲线的研究现状第14-15页
     ·LVQ神经网络的研究现状第15-16页
   ·课题主要研究内容第16-17页
   ·课题创新点第17页
   ·研究思路第17-18页
第2章 人体点云数据采集及参数提取第18-26页
   ·三维人体扫描第18-19页
     ·实验对象第18页
     ·样本容量第18页
     ·实验仪器第18-19页
     ·实验条件及要求第19页
   ·乳房特征参数的提取第19-25页
     ·逆向工程软件简介第19-20页
     ·点云数据预处理第20页
     ·乳房特征点定义及边界曲线提取第20-22页
     ·建立乳房局部坐标系及截面曲线提取第22-23页
     ·乳房形态曲线的曲率半径测量第23-24页
     ·人体尺寸参数选取与测量第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 乳房平均曲率半径参数与人体尺寸参数间的关系第26-34页
   ·乳房特征参数值分析第26-29页
     ·数据预处理第26-27页
     ·正态性检验第27-28页
     ·描述性统计分析第28-29页
   ·乳房平均曲率半径参数与人体尺寸参数间的相关分析第29-30页
   ·乳房平均曲率半径参数与人体尺寸参数间的回归分析第30-32页
     ·逐步回归法第30-31页
     ·回归模型的构建及分析第31-32页
   ·本章小结第32-34页
第4章 基于曲线平均曲率半径的胸型分类及文胸号型细分第34-44页
   ·基于曲线平均曲率半径的胸型细分第34-40页
     ·聚类指标及方法第34-35页
     ·基于伪F统计量的最佳聚类数确定第35-36页
     ·胸型细分第36-40页
   ·“国标文胸号型+胸型”标识与样本分布第40页
   ·为国标中的“型”与胸型结合后的样本分布第40-42页
   ·不同胸型的文胸结构设计第42页
   ·本章小结第42-44页
第5章 胸型识别模型构建第44-50页
   ·LVQ神经网络简介第44-46页
     ·Kohohen竞争算法第44页
     ·LVQ神经网络的结构第44-45页
     ·LVQ神经网络学习算法第45页
     ·LVQ神经网络的优点第45-46页
   ·LVQ神经网络胸型识别模型构建第46页
     ·输入层与输出层神经元数目的确定第46页
     ·竞争层神经元数目的确定第46页
     ·学习速率的确定第46页
   ·网络训练及测试结果分析第46-49页
     ·模型训练结果第46-48页
     ·模型测试结果第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第6章 青年女性文胸号型推荐系统第50-59页
   ·系统设计与分析第50页
   ·系统主要功能模块的实现第50-52页
     ·用户信息及尺寸录入模块第50-51页
     ·平均曲率半径计算模块第51页
     ·文胸号型推荐模块第51-52页
     ·乳房形态曲线显示模块第52页
   ·系统开发工具及环境第52-53页
     ·开发工具第52-53页
     ·开发平台第53页
     ·数据库系统第53页
     ·服务器环境第53页
   ·系统操作演示第53-57页
   ·系统测评第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第7章 结论与展望第59-61页
   ·结论第59-60页
   ·展望第60-61页
参考文献第61-65页
附录1 “国标文胸号型+胸型”样本分布第65-67页
附录2  LVQ胸型识别模型代码第67-68页
附录3 文胸号型推荐系统测评结果第68-69页
攻读学位期间的研究成果第69-70页
致谢第70页

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