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 |