基于神经网络集成的女下装号型归档模型构建

如何实现大样本的快速、精确号型归档是服装数字化批量定制系统构建的关键问题.结合下装结构设计的关键部位尺寸,在国家标准基础上将下装控制部位扩展为10项;以女裤装为例,分别构建身高和腰围的简单BP神经网络归档模型,通过平均影响值(MIV)筛选出对归档结果影响较大的5个控制部位,并将其作为集成归档模型的输入层,其中身高、腰围、臀围、腰围高、后裆长为身高归档模型的输入变量,腰围、臀围、大腿围、腰长、身高为腰围归档模型的输入变量;通过Adaboost算法集成10个简单BP神经网络,获得具有高精度和强泛化能力的女裤装号型集成归档模型.     

灰色关联层次分析在服装号型推荐中的应用

针对现有服装号型推荐方法习惯采用单一主观或客观赋权法的局限性,提出将层次分析法(主观赋权法)与灰色关联分析法(客观赋权法)结合来确定各部位指标的权重。依据国家号型标准,建立包括3项二级指标、8项三级指标和6项四级指标的服装号型递阶层次模型。随机选取3个样本进行实证研究,并将灰色关联层次分析方法与单一赋权法的推荐结果进行比较。结果显示,3种方法推荐的最优号型相同,对部分号型的排序存在较大差异,且3个样本的最优号型依次为175/92A、180/96A和170/92B。尽管3种方法均符合要求,但灰色关联层次分析在理论意义和实际意义上均优于单一赋权法。结果表明,该方法是实现服装号型推荐技术的有效工具。     

东北地区青年女子体型分类与服装档差研究

我国服装号型体系中没有针对特定地区的体型细分研究,本文针对东北地区特定人群进行体型分类与档差研究。综合运用了三维扫描与手工测量两种方式,对465位东北地区18-25岁女青年进行人体测量,提取17个特征部位尺寸数据,通过因子分析,选取身高、胸围、腰围、臀围、颈椎点高、胸腰差、胸臀差7个特征参数,与GB/T 1335《服装号型》中成年女性进行比较,分析东北地区青年女子的基本体型特征。以胸腰差为依据对样本进行体型分类研究,对应国家号型标准,研究分析Y、A、B3种体型中间体特征,并根据回归方程计算得到3种体型的号型推档数值。     

青年女性地区性体型分析与快时尚号型配比优化

针对市场调研与问卷调查中发现快时尚服装品牌存在地区性不合体现状,为优化快时尚服装区域性号型配比,通过文献分析法对新疆青年女性、其他地区青年女性及GB/T 1335.2-2008《服装号型女子》标准A体型进行对比分析。以上衣服装号型为研究对象,发现快时尚不合体与地区体型特征存在联系;分析了国内外部分快时尚服装品牌号型配比。结果表明:快时尚服装号型存在覆盖率较低的问题,各地区A体型存在较大差异,新疆及东北地区青年女性体型比西南地区体型偏大,上海及河北地区体型匀称,不同地区体型存在较大差异,可通过不同地区青年女性体型特征对服装号型进行合理分配。结合不同区域号型配比建议,为服装设计人员及相关企业提供参考。     

陕北地区老年人服装号型的细分

 针对现行服装号型标准不能适应陕北地区老年人的缺点,以240名老年人为研究对象,结合三维人体测量设备和人工测量2种方式获得实验数据,利用统计分析系统软件SAS,对陕北地区老年人身体测量数据进行回归分析,以胸围和腰围差量为分类依据,将陕北地区男性老年人体型分为瘦体、标准体、偏胖体、胖体、凸腹体五类,女性老年人体型分为标准体、偏胖体、胖体、凸腹体四类。得到了陕北地区老年人各个体型中间体的控制部位数值及其推档的档差,对实际生产中老年人服装号型规格设计的制定、修订以及细分具有重要的意义。     

30—45岁特殊体型裤装市场购买行为分析及着装偏好

为研究30-45岁特殊体型裤装市场购买行为分析及着装偏好,首先通过CRC市场细分模型对30-45岁特殊体型裤装市场进行市场细分,通过150份调查问卷,分析裙裤装比例、裤装购买比例、裤装消费比例、上下装比例,了解30-45岁特殊体型裤装市场的购买行为,同时通过问卷进一步了解样本对裤装的因素偏好。     

选购西装几要素

西装为正规场合的首选服装,其质地、做工的优劣直接影响着西装的品位和穿看效果。下面介绍几种选购方法。 号型的选择 西装穿着合适是美观的基本条件。要选择适合自己的西装,首先要明确自身的主要尺寸,如身高.胸围、腰围等,然后再查着所购西装的号型和体型分类代号,对号选衣。例如,上衣175/92A,下装175/78A。该西装适合于身高为175cm,净胸围为92cm。净腰围为78cm,胸围和腰围的差值在12cm-16cm之间的身材穿着。     

基于青年女性躯干形态的服装号型标准分析

针对现如今消费者对服装合体性和个性化的需求,将青年女性躯干形态进行细分研究并与中国现有服装号型进行对比分析。通过采集209名18~25岁青年女性的人体尺寸信息,首先对采集的样本尺寸数据进行聚类分析,然后分析计算出各类体型身高与胸围、腰围的覆盖率,最后将聚类结果及国标分类结果与号型标准进行对比。结果表明:青年女性体型可分为I、H、S、O 4类,分别占样本总数的34.80%、28.92%、23.04%和13.24%;其中H、I体型中身高/胸围覆盖率最大的都为160/80,O体型身高/胸围覆盖率最大的是165/92,S体型身高/胸围覆盖率最大的是160/88;聚类中H、S体型与国标中A体型较接近,O体型与B体型较接近。该结论可以为服装企业合理配置号型提供参考。     

中老年男衬衫规格设定研究

以长江下游地区的323名中老年男性为研究对象，测量了与男衬衫规格尺寸有关的人体体型数据，运用EXCEL工具对测量数据进行了分析。具体分析了不同体型中领围与总肩宽、领围与胸围、领围与袖长的覆盖率，探讨了提高中老年男衬衫号型覆盖率的可行性方案，为服装业生产中老年男衬衫提供了有实用价值的参考数据，为消费者购买衬衫提供了选择规格的依据。     

针织女裤号型系列设计研究

为了使针织裤装的规格设定能够按照产品品类和目标顾客进行细分,从人体测量数据分析入手,探讨了青年女性的尺寸分布情况,确定了相应的中心号型,即身高160 cm、腰围65 cm.对比目前企业中常用针织裤装号型系列存在的问题,研究采用目标人群数据分布图的方式直观地进行号型系列设计,提出了以中心号型为核心的系列设计和扩展设计方案.     

体型分析在观测服装号型适应性上的应用

针对当前国内外缺失观测特定人群的服装号型适应性这一现状,提出以体型分析为基础的服装号型适应性观测方法,通过捕获人体的三维数据,从数据集群中选择服装号型分类变量的主成分,带入我国服装号型标准中进行验证。依据多组K均值聚类分布结果,结合验证后的号型覆盖率和档差关系选取最优K值,观测聚类中心的数值和分布图,描述该样本的服装号型适应性。结果表明：测量对象的差异性对号型分类变量的选取有直接影响,该服装号型适应性观测方法能够得到观测对象的体型发展趋势、服装号型覆盖率和档差调整方案、具体的“号”与“型”对应关系,提高了服装市场调研和生产计划的准确性。     

满足合体性测试条件的仪器假体变形方法与配件设计

最新研制的新型上装保温仪由2台独立的曲面保温仪组成,可以通过调节前后身间的距离使假体三围变化,达到可以测试多个号型服装热阻的目的。由于人体三围的比例与体型和身高2个方面因素有关,现有仪器平行扩胸后,假体与服装在三围和高度上仍然存在不合体的现象。通过配件设计,确定最佳配件高度,满足假体与不同号型服装高度的合体性配伍;通过平行扩胸和倒梯形扩胸方案设计,满足假体与不同号型服装三围的合体性配伍,使得新型上装保温仪较为准确的测试30个不同号型服装的保暖性。     

我国华北、华东、西南地区男子体型及服装号型变化的研究

分析比较了目前我国华北、华东和西南地区男子服装号型相对于GB/T1335,1-1997发生的变化:(1)三地区成年男子平均围度值都增大,而胸腰差、胸臀差等减小,即体型增胖;(2)平均身高增高;(3)中间体控制部位值发生了较大的变化;(4)三地区的Y、A、B、C体型比例发生变化,以前均以A体型比例为最多,但现在华东地区和西南地区以B体型比例为最多.     

我国将实行新的服装号型标准

新服装号型标准为系列标准.分男、女及儿童三个部分.男、女都按胸围及腰围的差数大小分为Y、A、B、C四种体型.依次为瘦、适中、微胖、胖型.新标准中的“号”为身高.“型”为胸围(上装)或腰围(下装).儿童服装的新号型标准不分体型而以身高1.3米为界.1.3米以下的儿童不     

浙江金华地区小学女生服装号型分析

采用接触式人体测量方法对随机抽取的190名浙江省金华地区7~13岁小学女生的9个部位尺寸进行测量,运用数理统计分析软件SPSS对测得的人体数据进行描述性统计、聚类分析、回归分析等多种方式的分析和统计,定性、定量地描述小学女生各部位尺寸特征及其趋势。得出小学女生身高、胸围、腰围、臀围、坐姿颈椎点高、腰围高、臂长、总肩宽随年龄的变化关系,总结小学女生体型变化规律;同时,分析该地区小学女生体型的变化,依据身高将小学女生的体型划分为A、B、C 3种体型,并制订出适合金华地区小学女生体型特点的服装号型系列、各系列的分档数值以及各系列控制部位数值。建立了人体数据库,细化了童装号型标准,可为女童服装的生产提供参考。     

河南地区青年女学生组人体测试及体型研究

针对河南地区18~25岁青年女学生,采用随机抽样的方式,使用三维人体测量仪,获得静态人体数据及体型分布状况。介绍了调研方法、数据预处理方法,对测量数据进行统计分析,并对不同体型的比例进行比较分析、A体型与B体型的尺寸对比、A体型与国标GB/T 1335.2—2008的比较。结果表明:河南地区体型分类离散性很大,但160/84、160/88、160/92、165/84、165/88这5个号型的占比达42.15%,大部分属于正常体型;肩宽较小,上下身接近黄金比例;胸部丰满;与国标A体型相比围度偏大。为该群体女性服装基础版型设计、号型规格确定以及生产的优化提供基础依据。     

如何选购女装

一、注意服装产品上的各种标识1.商标和中文厂名厂址。2.服装号型标识。首先要了解服装号型上所表示的字及英文字母,才能选购合体的服装,如上衣号型75/94A,“175”指穿着者的身高,“94”指穿着者的紧围,“A”指穿着者的体型。其中“A”为正常体型,“B”偏胖型,“C”为肥胖型,“Y”为偏瘦型。3.成分标识。主要是指服装的面料、里料的成分标,各种纤维含量百分比应清晰、正确。有填充料的服装应标明其中填充料的成分和含量。4.洗涤标识的图形符号及说明。并了解洗涤和保养方法要求。5.产品的合格证、产品执行标准编号、产品质量等及其他标识…     

东北地区青年女性腰臀部体型特征与分类

为分析裤装结构设计合体性的影响因素,研究了特定人群的腰臀部体型特征与类别。选择18~25岁东北地区青年女性为研究对象,借助VITUS 三维人体扫描仪测量466 个样本的身体尺寸,经筛选计算得到21 个腰臀部特征变量。采用主成分因子分析得到影响腰臀部体型特征的5 大形态因子：围度因子、高度因子、横矢径比因子、围度差因子和臀凸因子。依据形态因子选取臀围、腰围到臀围高、臀横矢径比、臀腰差、臀凸5 个变量,采用SPSS 两步聚类法对腰臀部体型进行探索性分类,将东北地区青年女性腰臀部体型分为3 类：第1 类为直线型、平臀、矮瘦体;第2 类为凸臀、浑圆体;第3 类为曲线型、高扁体。各类体型占实验样本比例分别为27.7%、33.7%和38.6%。     

基于有序样本最优分割法的女性体型分类

针对我国服装号型标准中体型分类缺乏年龄段的明确划分,为提高号型覆盖率,分析了788名年龄在18~51岁之间的女性体型数据,提取了表征女性体型特征的6个重要因子;依据每个类别因子下测量指标的贡献值大小以及各个测量指标的相关程度,选择最具代表性的特征指标作为分类参照量,通过有序样本最优分割法将女性体型按年龄段合理划分为3类:青年妇性(18~27岁),成熟女性(28~44岁),中老年女性(45~51岁),进一步分析每个年龄段的女性体型差异并对相应年龄段的女性形体进行分类,总结了3个年龄段中间体型的特征值,可为服装号型的科学修订和结构设计提供参考。     

西安地区小学生服装号型分类

针对目前小学生服装号型与其体型不匹配的问题,选取西安地区851名7～10岁小学生,用手工测量方式获得人体数据。通过K-means聚类法对获得的人体数据进行聚类,并用组内平方误差和确定最佳聚类数,得到X、Y和Z等3种西安地区小学生体型,以及符合西安地区小学男、女生中间体的服装号型,即男生140/65和140/61,女生135/63和135/59。采用回归分析得出手臂长、肩宽、臀围和腰围高4个主要部位与身高、胸围的关系,并计算出7个部位的分档值。所得数据为服装企业在进行小学生校服设计及生产中提供参考。