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体型分类参数是服装智能化生产的关键要素,是制衣技术精细化的重要前提,而体型模型的建立与预测是当前服装行业的重要研究课题。为分析目前老年男性亟待解决的裤装适体性问题,通过三维人体扫描仪获得129个60~75岁的老年男性人体样本数据,分别通过形态分析和数值分析说明了老年男性腰臀部和青年男性的差异。进一步确定最佳聚类数,并利用K-means聚类法将老年男性腰臀部划分为4类。同时构建基于BP神经网络的体型预测模型,测试集总体识别率达到93.75%。结果显示,该方法可有效区分老年人体腰臀部形态差异,为制作合体性更高的老年男性裤装结构奠定了理论基础。 相似文献
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为探究凸肚体老年男性服装穿着的合体性与舒适性,研究老年男性的凸肚形态与分类.选择60-75岁的老年男性为研究对象,借助德国的Anthroscan三维人体扫描仪测量131个样本的身体尺寸,经筛选计算得到124名老年男性的16个腰腹部特征变量.依据主成分因子分析结果,选取腹凸上角和腹凸高比2个变量,采用SPSS的K-mea... 相似文献
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