基于BP神经网络的国际服装流行色短期预测

研究以国际权威色彩机构发布的连续6年春夏女装服装流行色量化数据为研究对象,应用BP神经网络逼近任意非线性函数的能力和特点,构建色彩趋势的短期预测模型。研究在传统BP神经网络的基础上引入动量因子,通过设计网络参数、训练样本对模型进行训练与仿真,探讨模型在流行色预测中的性能。研究结果显示:应用引入动量因子的BP神经网络的收敛速度、预测获得误差的标准差小于0.06,预测效果好,能够用于流行色的短期预测。     

应用数字量化的毛衫流行色趋势预测方法

通过预测模型算法设计、预测模型方法分析,建立数字量化流程,并针对权威Spin Expo发布的纱线流行色色卡作为预测数据的信息源作为样本,以纱线流行色中的红色系为例,通过数字量化中HSB色彩系统量化以及纱线流行色色卡量化在流行色趋势中的应用,构建毛衫流行色色相、明度和饱和度的预测模型。实验结果表明,应用数字量化模型进行毛衫流行色趋势的方法具有预测的精准性与有效性。     

服饰流行色结构基因的纵向定性与定量预测方法比较分析

通过将服饰流行色及商品属性进行量化,科学探讨服饰流行色的执行落点,对服装设计的规划进行指导。研究得出:目前国内较多采用灰度理论的GM(1,1)模型对流行色进行预测分析,但当原始数据序列不光滑时常常会产生滞后与误差,而且其横向比较形式也较单一。根据流行结构基因的层级递变并结合BP神经网络输入、输出与正反方向传播的结构特点,从纵向进行分析,使之作为服饰流行色研究的一个补充手段。结合服饰流行预测中的定量和定性2种方式在各自领域的特点,对其进行交互应用比较分析,能够更好的使流行预测精准并及时有效。     

基于BP神经网络的我国金融机构信贷规模预测

利用BP神经网络建立具有时间序列对象的预测模型,并基于MATLAB7.0平台编程,运用BP神经网络模型对我国金融机构信贷规模进行预测分析。以我国历年信贷数据为训练样本,进行网络训练与检验。结果表明,BP神经网络具有良好的预测性能,并结合定性分析,验证了预测值的科学性和准确性。     

基于BP神经网络的跨境电商买手平台选品模型构建

为了提高跨境电商买手平台选品准确率,改善目前多依赖买手个人经验和传统数据处理方式进行选品的现状,将影响选品各因素作为输入量,采用BP神经网络模拟产品销售结果,构建跨境电商买手平台选品模型。研究发现:采用3层神经网络,选择价格竞争力、品牌流行度、产品流行度、设计创意和产品销售情况作为输入量,可以较为稳定、准确地预测产品最终销售情况,预测准确率稳定在70%以上,验证了以BP神经网络构建跨境电商买手平台选品模型的可行性。     

改进PSO-BP网络预测模型在造纸能耗预测中的应用

针对企业生产过程能耗数据的时变性、非线性和强耦合性等特点,本文建立基于改进粒子群算法优化的BP神经网络能耗预测模型,将该预测模型在耗电量预测方面进行分析与研究,以造纸厂某个生产车间的实际耗电量数据进行预测和对比,结论表明,该预测模型比传统的BP神经网络预测模型的预测误差小,预测效果好。因此,利用该预测模型对了解企业的能耗动态趋势,保证企业能源供需稳定和平衡,促进企业发展和社会经济效益具有积极作用。     

采用多蜂群协同演化算法的服装流行色预测

针对现有服装流行色定量预测方法存在的精度缺陷,借鉴了复杂适应系统理论和生物学协同进化思想,提出一种基于层次协同演化机制的多蜂群协同优化算法。将该算法应用于人工神经网络权值配置问题上,通过拟合曲线进行测试。结果表明该算法可提升神经网络模拟目标问题的精度。使用 PANTONE 发布的2007−2016 年的国际春夏女装流行色定案,建立了春夏女装流行色色相的预测模型;对该模型中改进的神经网络进行训练,分析不同隐含层节点个数对色相预测精度的影响;预测2017 年女装流行色色相,并将预测结果与PANTONE 官方发布结果进行对比。结果表明该方法与其他方法相比提高了预测结果的精准度。     

基于BP神经网络的非织造材料基复合吸声体吸声系数预测

以涤纶针刺非织造材料和聚丙烯熔喷非织造材料为研究对象,通过实验获得其物理结构参数,并将复合前后非织造材料厚度、面密度、孔隙率和孔径作为BP神经网络的输入项,用于预测吸声体的平均吸声系数,同时通过调节输入神经元个数、传递函数和隐含层个数构建了最佳的BP神经网络预测模型。对非织造材料基复合吸声体的吸声性能进行预测,并与测试结果进行了对比。结果表明,运用BP神经网络可以建立较理想的适用于复合吸声体平均吸声系数预测的模型。     

信息之窗

上海国际服装纺织品贸易博览会隆重揭幕　　上海国际服装文化节组委会主办的 2 0 0 4年上海国际服装纺织品贸易博览会于本月 18日至 2 0日在上海展出。本届博览会以流行趋势静态发布、专家报告会、时装表演等多种形式 ,全力推出 2 0 0 4 / 2 0 0 5春夏纺织面料流行趋势发布及 2 0 0 4 / 2 0 0 5CSHICKIDS童装流行发布 ,以构筑流行趋势预测平台 ,向专业观众提供大量而及时的信息。组委会邀请台湾纺拓会研发中心和上海纺织技术服务展览中心发布流行趋势。组委会邀请中国流行色协会、中国台湾纺拓会流行趋势研发中心、法国卡兰风格设计中心…     

童装设计中装饰元素的应用探究

以现代儿童服装设计与装饰元素相结合为研究主题,针对当前儿童服装市场现状下的服装风格差异性的问题,运用童装设计中的装饰元素审美特征概念研究的方法,发现目前儿童服装设计中的风格内容和发展方向的定位呈稳步升级的态势。指出国内儿童服装品牌要从童装设计流行趋势中设计其装饰元素。还从童装市场现状、童装品牌风格和流行趋势等方面总结了儿童服装中装饰元素风格的应用,为我国童装市场的发展方向提供构思和设计参考,并结合当下童装设计进行传承发展,以提高童装品牌的竞争力。指出儿童的服装设计应该更全面的适应当下消费者的需要和市场流行趋势的变换。     

曲虫治理效果分析

通过对曲虫治理应用研究效果的分析 ,结果表明 :质量效果提高 7% ,糖化力效果提高 80 % ,综合效果提高 92 7%。     

The basis streamlines of activities of Department of Preventive Medicine of RAMS

The article gives a brief account of the main streamlines and scope of scientific activities of Department of Preventive Medicine of RAMS for the recent 10 years.     

葵花籽油中酸价测量结果的不确定度评价

目的 分析食用油中酸价测定的不确定度来源并建立不确定度评定方法, 为检验数据的可靠性和准确性提供参考。方法 依据GB 5009.229-2016《食品安全国家标准 食品中酸价的测定》和JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》建立数学模型, 计算各变量的不确定度, 最终计算扩展不确定度。结果 结果显示, 样品中酸价的扩展不确定度为U=1.764×10?3 mg/g, 样品中酸价含量为(0.16±0.002) mg/g(置信水平95%, 包含因子k=2)。结论 在测定过程中, 测量重复性对总的不确定度影响最大, 其次是滴定管的体积。     

两种脂肪酸聚甘油酯(PGE)的性质比较

脂肪酸聚甘油酯(Polyglycerol esters of fatty acids,简写为PGE)在常温下有半固态和固态两种存在状态,本文通过对分别添加这两种PGE的软冰淇淋基料进行粘度、pH、粒径分析和垂直扫描分散稳定性分析(Turbiscan),发现半固态PGE的添加量为0.2%时,乳状液的粘度最低,粒径最小,稳定性最好;固态PGE的添加量为0.4%时.乳状液的粘度最低,粒径最小.通过比较发现,两种PGE对基料的影响有很大差别:半固态PGE能使乳状液的粒子更小,并能有效延长乳状液的稳定性;而固态PGE由于其熔点较高,可以促进脂肪结晶.     

有梭织机稀密路织疵成因分析

从有梭织机打纬过程中织机构件的位置和状况对纬纱之间距离的影响出发,推导出纬向密度计算公式,直观分析了影响纬向密度的各种因素,提出了为减少稀密路织疵在国产老织机上采取的几项改进措施：采用弹簧回综、机外送经、电子驱动、导布辊加压等装置。     

啤酒小麦木聚糖酶酶学性质的研究

通过DNS法测定小麦木聚糖酶酶促反应的最适条件。结果表明:小麦木聚糖酶酶促反应的最适温度是50℃,最适pH是5.5~6.0,最适底物浓度是1.0000%,最适底物与酶液用量比例为9/1,最适反应时间为5-9min。     

酶水解猪皮胶原的色谱分离研究

比较详细地描述了用现代色谱分离的试验方法.用本实验室自制的弱阳离子交换树脂将猪皮胶原的酶水解产物成功地分离为5个组分,并详细讨论了影响分离效果的各种因素,确定了最佳分离条件.     

分离高温盐的工艺条件研究

文章利用不同温度下Na ,K ∥Cl-,SO2 -4 —H2 O四元体系相图 ,对通过物理方法分离高温盐中一水硫酸镁和氯化钠的工艺条件进行了分析。得出当循环母液和高温盐配成的浆料温度超过 5 5℃ ,浆料液体中氯化镁达到一定浓度时 ,才能分离出纯净的一水硫酸镁和氯化钠。     

核苷酸磷酸基团保护的研究

将谷氨酸钠、5′－磷酸鸟苷按1：1混合后，添加柠檬酸，然后用硬脂酸包覆，能够有效地保护核苷酸5′－位上的磷酸基团。其中，（5′－磷酸鸟苷＋谷氨酸钠）：柠檬酸：硬脂酸＝30.3:9.1:60.6时，5′－磷酸鸟苷的残存率可达93％。