摘要
为尽可能减少测量时的人为误差,研究中将人体测量学的测量规范与服装所需人体尺寸对应,建立BPNN(反向传播神经网络)、RBFNN(径向基函数神经网络)、GRNN(通用回归神经网络)三种神经网络进行训练对比,并建立实验组通过集成模型的手段进行改进,以提升模型预测的准确性。研究结果表明,在综合抗离散系数干扰和较少样本数量训练环境下预测精度,实验组有明显优势,平均数值误差在±1.86cm范围内。
出处
《纺织科学研究》
2024年第4期55-59,共5页
Textile Science Research
基金
北京服装学院高层次人才项目(BIFTGCC202301)。
