强调掌握服装数据概念于服装教学中

说明了服装数据概念的定义及如何才能正确地掌握服装数据概念的内容,还特别列举了服装数据概念的部分内容,最后重点论述了教师应该怎样在教学中强调服装数据概念等.

基于Python的电商网站服装数据的爬取与分析

电商网站上蕴藏着大量有价值的信息,同时中国的纺织服装产业消费市场非常大,因此,对电商网站上服装数据的爬取、分析非常有意义。为及时准确地获取当前服装产品的流行趋势、消费热点,以便于商家精准投放产品、消费者更理性消费,提出了针对电商网站服装数据的爬取算法fashionDataScrape。该算法将服装商品文字描述信息与图片信息的爬取相分离,具有一定的灵活性,同时能基于关键词爬取服装信息。给出了算法的详细设计类图。采用Python语言实现了该算法,其中主要使用了Requests和Beautiful Soup库,并用lxml作为HTML解析器。以“连衣裙女装新品”、“女装t恤”和“旗袍年轻版”为关键词分别爬取了相应的服装信息,对爬取结果和实际页面进行了人工对比,验证了算法的可行性和有效性。通过对爬取结果的商品描述分析、价格分析和图片的t-SNE聚类可视化分析,进一步验证了电商网站服装数据爬取的意义。

浅谈服装结构设计中的曲线、省道及数据概念

本文从服装结构设计的本质为出发点,对服装结构设计中的曲线设计、省道设计和服装数据概念的理解等进行了论述,特别将服装数据概念作为了该文的重点,论述较充分。

服装CAD样板数据交换文件标准化研究

针对不同服装CAD系统间数据交换兼容性差的问题,对数据交换文件的标准化问题进行了研究。分析了服装CAD样板数据交换的现状和服装样板的组成,提出了一种基于二进制的服装样板交换文件结构的标准方案。在吸收现有样板文件结构优点的基础上,定义了3种基本数据类型、9种实体类型,并设计了样板交换文件的结构。此结构专业性强、精度高、读写转换方便、可存储图形与非图形信息,可满足数据交换的需要。

对象数据库Jasmine在服装文化数据库中的应用

介绍了面向对象数据库Jasmine，以及建立在Jasmine上的服装文化多媒体数据库系统的系统结构，数据库结构，页面结构和利用JasmineWeblifik开发动态页面的方法。

基于服装洗护大数据的用户画像平台构建及其应用价值分析

随着大数据、智能化的发展,智能服装洗护家电逐渐为越来越多的消费者所接受,使得消费者的服装洗护过程更加轻松便捷。智能洗护家电在使用过程中,可以记载并保存大量用户服装洗护数据,然而,当前很多服装洗护类家电企业并未意识到这些数据背后巨大的用户价值。本文借助用户画像的技术方法,研究用户的服装洗护特征和需求,提出了用户服装洗护画像平台的概念,阐明用户服装洗护画像平台的数据架构。该平台可以帮助企业在精准营销、产品设计和确定商业模式的优先级方面掌握主动权,为构建服装洗护物联网奠定基础,实现企业的商业价值。

基于机器学习的服装生产线员工效率预测

在服装生产线中,管理者通常凭借直觉和经验进行工人调度和工序编排,缺少基于历史生产相关数据的分析,难以进行产前预判。为此,充分利用历史生产数据,使用机器学习技术科学地预判工人产前效率,以提高生产线的平衡率。首先,收集了某工厂13个订单的526个生产数据并通过分位数划分法对效率进行等级划分。其次,基于生产数据的特征,在员工生产效率预测任务中选择了随机森林集成学习模型,并与其它8个模型进行了综合比较。最后,通过递归式特征消除法,从15个初始特征中筛选出实现模型最大预测性能的最优特征组以优化模型。优化后结果显示,随机森林模型展现出优异的预测性能,在回归任务中,验证集R^(2)值为0.836,而均方根误差值为0.116;在分类任务中,其验证集平衡F分数值为0.823。研究结果表明,使用随机森林模型可以实现产前工人效率的有效预测,预测结果可避免管理者在调度时做出错误决策,同时为生产线的优化和柔性调度提供参考。

服装定制平台与MTM系统数据库的构建

介绍际华三五零二职业装有限公司开发的服装定制平台与MTM系统数据库,从供需双方的角度设计定制平台及MTM系统,阐述在服装材料、款式、号型、版型、工艺5个方面数据库的构建方式及构建内容,并以男式衬衣为例解释说明。定制平台及MTM系统的构建使消费者参与到服装设计环节,并可在网上下单、设计和付款,改变了以往生产及服务模式,满足人类求同存异的消费需求,对同类服装生产企业具有一定的参考借鉴作用。

“大数据时代”服装销售与设计研究

随着"大数据时代"的来临,商业已经不是盲目的靠运气把握机会,人们靠互联网把资源整合在一起,而不同人的不同喜好、不同习惯也可以通过数据调查统计成书面文件,进而成为商业资源。在传统的服装设计这方面我们理应随着时代的发展有所进步,通过资源整合、共享来实现"个性化"服装,通过网络的平台使每个人都有机会设计自己喜欢的服饰,无论服装材料、颜色还是款式都做到自己做主的要求。

基于深度卷积神经网络的服装图像分类检索算法

针对利用深度学习的服装图像检索算法分类精度较低的问题,提出基于深度卷积神经网络的改进服装图像分类检索算法,并建立一个具有16种属性、10万量级的网络服装图像数据库B_DAT Clothing。依据服装图像的复杂性,采用深度卷积神经网络从B_DAT Clothing数据库中自动学习服装的属性特征并建立哈希索引,进而构建基于服装属性的检索模型,实现服装图像的高效分类和快速检索。实验结果表明,与传统视觉特征分类算法相比,该算法在服装分类上的准确率更高,属性检索效果更好。

基于VC的服装图象数据库系统的研究与开发

随着图象数据库技术的不断发展,其应用领域越来越广泛。文章提出了在VisuaIC++中利用ADO技术开发服装图象数据库系统,并介绍了系统的设计思想、关键技术和系统实现方法。

基于量身定制的女式裘皮服装关键技术探讨

从裘皮服装制作的角度提出量身定制的必要性和其中的关键技术.通过对人体测量技术、试衣技术、服装数据库技术等关键技术进行分析,得出裘皮服装企业可以从产品细分化、虚拟试衣真实化、生产快速化等方面来提高量身定制的技术支持.

基于服装结构特征识别的相似样板匹配技术

为提高服装制版效率,实现从服装款式图到样板的智能检索,提出一种基于服装结构特征识别的相似样板匹配技术。该技术将服装结构制版知识与深度学习算法结合,基于对女裤中的廓形、褶裥、腰头类型等18个细粒度特征的识别来匹配样板。其中,技术的实现主要包括分类标签设计和模型验证实验。对于分类标签设计:先根据女裤结构制图知识,对平面款式图中可作为样板相似性评价指标的服装结构特征进行定义,并根据定义设置多标签类别;然后将多标签分类转化为单标签多分类,建立平面款式图、结构特征和样板三者之间的联系;最后通过数据可视化等方法对标签之间的相关性进行研究,并设计了最终的18个分类标签。对于模型验证实验:首先建立以女裤平面款式图为样本的服装数据集,基于数据集的特点对经典AlexNet网络进行改进,其中包括简化网络结构、减少模型参数、防止过拟合,在每层卷积层后增加批归一化操作,以加快模型的收敛速度,提高模型的泛化能力。模型测试结果表明:改进后的模型在验证集上的准确率为83.4%,相比改进前的AlexNet模型其准确率提高了6.7%;与其它结构更复杂的网络模型相比,该模型的准确率更高,综合性能更好,可用于款式图的结构特征识别及相似样板匹配。

SVG在服装设计系统中应用的研究

系统介绍了SVG在服装设计系统中的应用,目的是为了更加适合网上服装款式设计系统发布的需要。研究如何用SVG实现图形与图像的格式转换,服装款式数据的表示、存储及网络化。研究表明:SVG具有可缩放、可以与现有技术互动融合、基于XML和开放标准等特点,建立这样的服装系统对我国服装企业的发展具有深远意义。

计算机服装设计的表现技法

数字化技术的应用为服装设计带来了新的表达方式。从计算机服装设计的几大特色和常用工具出发,探讨了运用计算机软件来进行服装设计的各种表现技法。认为借用专业的图像处理软件的强大绘图功能,能够突破传统的设计效果图表现手法,个性化数据库的应用、各种材质的模拟、自制笔刷等技法的采用,既能增强设计作品的表现力,又能提高设计师的工作效率。

基于深度学习的服装风格识别问题的研究

随着电子商务的发展,网络购物已成为选购服装商品的主要渠道,使得服装图像的准确分类变得愈发重要。近年来,对服装图像分类的研究大多专注于服装种类,而对服装风格识别的研究相对较少。随着线上服装交易量的不断增加,各类平台累积了大量无法得到充分利用的未标注风格的服装图像。针对这一问题,本文运用基于Inception v3的迁移学习技术,构建服装风格识别模型,并通过Deepfashion服装数据集对该模型进行重训练,生成服装风格分类器,而后将此服装风格分类器应用于对服装图像数据集进行批量标注。

基于云计算的服装设计供应链协同策略与应用研究

在"中国制造2025"、"供给侧构造变革"和"Web+"等背景下,为了提高服装行业的整体活力、竞争力和发展能力,笔者在根基假设、假设发展以及观察证据的基础上采用了定量事实调查和主观询问相结合的方法,以及多层次研究方法 ,提出了服装设计供应链中的协作概念、协作模式与评价指标体系,作为服装设计方法与创新途径的全新理论解释。应用该协作模型创建了一个基于云计算的服装设计供应链协作平台,对该平台的性能评估表明,该平台有效地实现了整个服装设计业务流程中的流行趋势信息、面料和材料信息以及其他服装设计资源的实时交换和动态配置,从源头上提高了产业的整体运营效率;服装设计成为一种"大设计理念",将服装设计从上到下进行有机整合,设计资源共享所产生的知识互动,有助于提升服装产业的创新潜力,这也证实了协同理论模型的有效性。

量身定制在羊毛衫设计中的运用

在分析了羊毛衫种类和编织工艺特点的基础上,提出了基于量身定制(MTM)的羊毛衫定制设计服务模式.通过对人体测量技术、三维虚拟试衣技术、服装数据库技术等关键技术的分析,得出羊毛衫生产企业可以从羊毛衫设计细分化、服装数据库不断完善和生产快速化等方面来提高量身定制的技术支持,为转变羊毛衫企业生产模式,更好地满足顾客的需求和获取新的利润空间提供参考.

Empirical Study on B/C Apparel Consumption Behavior Based on Data Mining Technology

In order to accurately identify the characters associated with consumption behavior of apparel online shopping, a typical B/ C clothing enterprise in China was chosen. The target experimental database containing 2000 data records was obtained based on web service logs of sample enterprise. By means of clustering algorithm of Clementine Data Mining Software, K-means model was set up and 8 clusters of consumer were concluded. Meanwhile, the implicit information existed in consumer＇s characters and preferences for clothing was found. At last, 31 valuable association rules among casual wear, formal wear, and tie-in products were explored by using web analysis and Aprior algorithm. This finding will help to better understand the nature of online apparel consumption behavior and make a good progress in personalization and intelligent recommendation strategies.

Study on Apparel EDI Standardization Based on XML

The realization of paperless trading in apparel industry by application of EDI has become the requirement of the new century. In this paper the necessity for EDI standardization is proved, and the coding of domestic apparel EDI message standard is put forward.