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基于服装MTM的男体数据库的建立及其在号型归档中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-16页
   ·课题研究背景第12-13页
   ·研究内容与技术途径第13-15页
   ·课题研究创新及意义第15页
   ·本章小结第15-16页
第二章 数据库号型归档软件系统框架第16-28页
   ·软件开发环境第16-20页
     ·系统硬件组成第16页
     ·系统软件构成第16-20页
   ·软件框架设计第20-26页
     ·软件整体框架设计第20-21页
     ·软件细部框架设计第21-26页
   ·软件主界面开发第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 SQL Server男体数据库第28-51页
   ·男子人体数据测量与获取第28-31页
     ·人体测量方法第28-29页
     ·测量部位与定义第29-31页
   ·数据库概述第31-34页
     ·数据库组成及设计原则第31-33页
     ·数据库在服装领域的应用第33-34页
   ·数据库系统需求分析第34-35页
     ·需求分析任务及原则第34-35页
     ·男体数据库要求及功能第35页
   ·男体数据库开发工具选择第35-38页
     ·数据库的选用第35-37页
     ·应用程序与数据库间的连接第37-38页
   ·实体联系图以及E-R模型第38-43页
     ·数据建模与功能建模第38-40页
     ·人体概念模型的建立第40-43页
   ·数据库程序解析第43-44页
   ·男体数据库功能第44-50页
     ·数据库服务第44-46页
     ·数据查询与统计第46-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章 K-means算法建立服装规格结构库第51-62页
   ·服装号型知识概述第51-52页
   ·聚类知识相关介绍第52-54页
     ·聚类概念第52-53页
     ·聚类分析主要方法第53-54页
   ·生成规格结构表算法研究及编程实现第54-60页
     ·K-means算法第54-56页
     ·生成规格结构表算法第56-58页
     ·生成规格结构表程序第58-60页
   ·模块使用方法及功能第60-61页
     ·生成规格结构表模块使用方法第60-61页
     ·模块功能第61页
   ·本章小结第61-62页
第五章 神经网络实现号型归档功能研究第62-86页
   ·数据挖掘知识概述第62-63页
   ·神经网络及其优化第63-71页
     ·人工神经网络第63-65页
     ·BP神经网络第65-68页
     ·BP算法改进第68-71页
   ·BP神经网络训练第71-79页
     ·确定BP网络结构第72-73页
     ·误差选取第73-74页
     ·训练结果第74-75页
     ·最终训练后的神经网络结构第75-79页
   ·号型归档模块程序解析第79-82页
     ·BP算法优化程序第79页
     ·号型归档训练程序第79-82页
   ·号型归档模块功能第82-85页
     ·号型归档训练功能第82-83页
     ·号型归档功能第83-85页
   ·号型归档结果验证第85页
   ·本章小结第85-86页
第六章 数据库号型归档软件应用案例第86-93页
   ·案例背景第86-87页
     ·企业背景介绍第86页
     ·企业衬衫定制流程第86-87页
   ·人体测量采集数据第87-88页
   ·制定号型规格表第88-90页
   ·个体数据号型归档第90-91页
   ·号型归档成功率与结果第91-92页
   ·本章小节第92-93页
第七章 结论与展望第93-96页
   ·课题研究的结论第93-94页
   ·局限性及后续研究的建议第94-95页
   ·展望第95-96页
参考文献第96-99页
附录第99-123页
 附录1 不同数据生成规格结构表结果第99-105页
 附录2 号型归档训练用数据第105-108页
 附录3 BP神经网络优化程序第108-115页
 附录4 号型归档测试数据及结果比较第115-118页
 附录5 号型归档案例数据及结果比较第118-123页
致谢第123-124页
就读期间参加科研项目及论文发表情况第124页

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