基于人体测量学的服装所需人体尺寸预测方法

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。

服装个性化定制中信息技术的应用与展望

随着人们个性化需求的不断增加,服装个性化定制已成为时尚发展趋势之一。信息技术在推动服装个性化定制发展中扮演着重要的角色,可以收集和处理用户的个性化信息,并将其转化为具体的设计和生产方案。文章首先对服装产业信息技术的研究进展进行总结,阐述新一代信息技术在服装产业的应用情况;其次分析了信息技术在服装个性化定制领域的应用现状,按照定制流程分别总结信息技术在提高生产效率、降低成本和满足用户需求方面的优势及不足;最后根据目前服装个性化定制在数据共享、协同设计和柔性生产等方面的需求,从建模技术和系统平台构建两个方面对服装个性化定制发展进行展望。

基于大数据技术的服装智能制造创新模式

为进一步提高服装行业的智能化水平,在对目前服装行业面临的智能制造建设任务分析的基础上,探讨大数据技术在数字经济时代助力服装行业转型升级实现智能化过程中所发挥的关键作用。通过梳理大数据技术在服装流行趋势智能预测、数字化设计、智慧工厂生产、个性化营销4个方面的现有研究,提出由大数据技术驱动的服装智能制造创新模式,探讨从预测、设计、生产到销售整个闭环的智能化制造流程,以及基于大数据技术的服装智能制造发展趋势。

大数据牵引背景下的服装设计开发模式

在大数据牵引背景下,随着数据量呈爆炸式增长和大数据应用的不断深化,大数据资源以数据要素的形式牵引着传统服装设计模式的改变。通过对服装设计相关的大数据进行分类甄别,探讨大数据在多方面赋能服装设计协同价值创造,多维度比较传统服装设计开发与以大数据牵引的服装设计开发模式,以大数据赋能服装精准设计,构建基于大数据引导下的服装设计框架;将该框架应用于MZ品牌的开发案例中,从商品企划、设计开发和预售下单3个方面论述大数据在服装设计开发中的实践应用。大数据时代设计模式的演变将更加聚焦于设计师与海量数据之间的相互作用,应用大数据牵引服装设计开发模式的迭代,可实现更高精准度和更快反应能力的服装设计开发。

三维建模技术在服装设计中的应用

应用三维建模技术进行虚拟服装的设计制作实践,利用Style3D系统生成的数据文件指导实物样品服装的制作。总结三维服装技术在服装设计制作中的作用及优势,优势主要体现在提升服装生产制造阶段的效率,达到降本增效的目的,具有一定的指导价值。

基于CiteSpace的智能纺织服装产品研究进展

为揭示智能纺织服装的研究现状、热点和趋势,以CNKI数据库和WOS数据库中2012—2022年的相关文献为研究对象,采用CiteSpace可视化分析软件绘制知识图谱,分析智能纺织服装产品在国家、机构、作者方面的分布现状及合作情况,对研究热点和前沿趋势进行梳理。结果表明,2012—2022年,CNKI数据库发文量稳步上升,WOS数据库发文量快速增长且中国学者发文量较多;CNKI数据库研究合作强度较低且以东华大学和江南大学为主体;WOS数据库合作关系密切,研究集中度和合作强度大;CNKI数据库研究方向更注重应用和设计模式,WOS数据库则更注重电子元件制造和智能纤维与面料的开发;健康检测、变色肌理、仿生设计、生物材料、可穿戴应变等是目前智能纺织服装领域的前沿热点,电子元件制造、智能纤维及面料智能化研究是未来智能纺织服装领域研究的热点及趋势。

面向老龄化社会的老年服装设计理念与思考

文章通过对中国老龄化现状与对应生活状态的变化因素进行梳理,分析当下城市老年人群的分类与需求特征。根据以人群分类的老年人群服装设计方案的基本特征与分析,明确关注老年服装设计的意义。针对不同类型老年服装的需求特征进行深入分析,指出老年服装现存问题,通过进一步分析与思考,提出老年服装设计的基本理念与方法,为深入研究面向老龄化社会的老年服装设计提供思路。

中华优秀传统文化融入服装英语课程教学研究

文章聚焦中华优秀传统文化在服装英语课程教学中的文化背景与策略,通过深入挖掘、精深钻研当地优秀传统文化,结合江西服装学院服装各类工作室的实际服装项目,努力达到增强服装英语课程的生命力、影响力、鲜活力与文化凝聚力的目的,旨在帮助学生树立和服装行业息息相关并突显地方性中华优秀传统文化的人文价值观,坚持弘扬中华优秀传统文化的正确服饰文化观和价值观。

可持续发展意识对Z世代服装可持续消费行为影响研究

服装可持续消费作为一种全新的可持续生活和消费方式被年轻消费群体接受。研究基于环境、社会和经济的可持续发展意识对理性行为理论(TRA)进行延伸,分析Z世代的可持续发展意识,以及可持续发展意识对Z世代服装可持续消费意愿的影响。利用结构方程模型,以Z世代为研究对象,对375份网络问卷调研数据进行实证分析。结果表明,Z世代的可持续发展意识较高,可持续发展意识对服装可持续消费意愿起到积极作用,且服装可持续消费态度和主观规范能更好地推动可持续发展意识较高的Z世代提高服装可持续消费意愿,中介作用显著。政府需从环境、社会和经济三方面全面加强可持续发展宣传,增强消费者可持续发展意识,从而促进服装可持续消费行为。

高管团队异质性对纺织服装企业创新绩效的影响研究

文章选择2016—2019年间我国48家纺织服装企业上市公司作为研究样本,选取高管年龄、高管学术背景、高管海外背景三个方面衡量企业高管团队异质性,以三阶段DEA评价纺织服装企业创新绩效,研究高管团队异质性对企业创新绩效的影响。研究结果表明,高管团队学术年龄异质性和高管团队学术背景异质性对企业创新绩效都具有显著正向影响,高管团队海外背景异质性对企业创新绩效的正向影响不显著。

服装热阻研究中的数据分析及可视化方法

为明确服装热阻研究的数据分析思路并探求更优的可视化方法,从实验设计、热阻测评、数据处理和数据分析等4个阶段对相关文献进行梳理,明确了常用的数据分析和可视化手段。研究表明服装热阻受环境、服装、人体等多方面因素影响,主要采用暖体假人或真人实验的方法获得。数据较多以二维图像或组图的形式呈现,适用3项以内影响因素结果的分析。采用人工智能方法能够纳入更多影响因素实现服装热阻的准确预测,为不同环境下服装的选择、性能优化及人体热舒适的提升提供科学指导。

数智化时代背景下服装立体裁剪课程的创新性探索与实践

针对传统教学模式存在的痛点,以服装专业核心课程“立体裁剪”为例,基于数智化时代信息化、数字化的主要特征进行课程的创新性探索与改革实践。秉承“自主学习、夯实基础、培养能力、注重创新”的教学理念,融合自建在线资源微课程和智慧教学环境,以现代化信息技术为依托,结合社会发展、行业需求及专业目标、课程教学内容实际,重构课程教学内容,革新课程教学模式和考核方式,不断深化课程教学改革,明确教学的新范式、新方法、实施路径,以及多元化评价机制的教学成效,提高立体裁剪课程教学的实施效果,培养高专业水平人才。

“服装学”新兴交叉学科建设探索与实践

新一轮科技革命和产业变革为学科交叉融合提出新要求,交叉学科发展已成为助推中国式现代化建设的必然要求。文章阐述了交叉学科的理论基础和方法论,强调“问题解决理论”在交叉学科建设中的重要性,系统阐述“服装学”新兴交叉学科的建设路径、战略模型、学科体系和基础保障等,提出协同推动有组织科研,实现有组织育人的方法。

基于计划行为理论的环保服装购买意愿与行为差距的影响因素

本文旨在探讨消费者环保服装购买意愿与行为之间的差距。基于414名消费者的问卷调查数据,扩展了计划行为理论,在行为态度、主观规范及感知行为控制的基础上引入环境知识,并考察了感知审美风险和环保服装可得性的调节作用。结果表明,环境知识显著正向影响行为态度;主观规范和感知行为控制正向影响购买意愿;感知审美风险对购买意愿与行为的关系有负向调节作用,而环保服装可得性则有正向调节作用。这些发现为环保服装企业提供了策略参考,可提升环境知识、减少审美风险感知、提高产品可得性,以促进购买意愿向行为的转化,推动可持续时尚发展。

基于直方图均衡化的毛织物服装印花缺陷检测

为了保证毛织物印花服装的生产质量,提出基于直方图均衡化的毛织物服装印花缺陷检测方法。设置毛织物服装印花不同缺陷特征作为检测标准,利用光学成像原理采集毛织物服装印花图像,通过颜色转换、图像滤波等步骤,实现初始印花图像的预处理;利用直方图均衡化技术提取服装印花图像特征,通过特征匹配确定缺陷状态与类型,实现毛织物服装印花缺陷的检测。测试结果表明,优化设计方法得出缺陷面积检测误差的平均值为0.09 mm^(2),缺陷类型检测错误率较低。

基于计算机视觉与Canny算法的服装纸样轮廓提取

为提高服装二维纸样轮廓信息采集转换的准确性及方便性,设计了一种基于计算机视觉的服装纸样轮廓提取方法。将手机相机作为图像采集设备,采用相机标定的方法进行图像畸变矫正,对图像灰度化处理后进行伽马变换。通过改进的Canny算法对纸样图像进行边缘信息的提取,使用自适应双边滤波保边去噪;在原Sobel算子上增加了45°和135°方向的梯度模板计算梯度;采用自适应双阈值确定边缘;融合形态学算法处理轮廓;最后按需进行轮廓骨架提取。结果表明:本文方法适用于二维纸样的轮廓提取,其提取误差在0.15~1.50 cm之间,可实现单独对服装纸样的外轮廓、内轮廓及内外轮廓图的提取,完成轮廓的无差别提取,减少后期人工对轮廓图的编辑,提高二维纸样数字化录入效率。

基于CDIO模式的服装结构设计课程教学改革

服装结构设计作为一门理论与实践相结合的课程,培养能与产业对接的服装人才是课程的最终目标。课程主要进行了三个方面的改革。第一,课程目标细化,制定了基于CDIO教学模式的课程教学目标,使学生的能力从四个方面层层递进;第二,实践教学体系的优化,以需求为导向,反向进行实践教学体系的设计;第三,课程评价体系的完善,在传统课程评价体系的基础上,开展了闭环式和双向式评价。通过上述改革,形成了边教、边学、边评的良性课程循环。

融合迁移学习和集成学习的服装风格图像分类方法

针对服装风格人工分类受主观性、地域等因素影响而造成的分类错误问题,研究了一种基于人工智能的服装风格图像分类方法。首先,在FashionStyle14数据集基础上筛除重复或无效图像,构建服装风格图像数据集;然后,采用迁移学习方法,对EfficientNet V2、RegNet Y 16GF和ViT Large 16等模型进行微调训练,生成新模型,实现基于单个深度学习的服装风格图像分类;最后,为进一步提高图像分类的准确性、可靠性和鲁棒性,分别采用基于投票、加权平均和堆叠的集成学习方法对上述单个模型进行组合预测。迁移学习实验结果表明,基于ViT Large 16的深度学习模型在测试集上表现最佳,平均准确率为77.024%;集成学习方法实验结果显示,基于投票的集成学习方法在相同测试集上平均准确率可达78.833%。研究结果为解决服装风格分类问题提供了新的思路。

服装消费者使用直播购物的影响因素探究

为探究影响服装消费者使用直播购物的因素,通过文献梳理和分析构建研究理论模型,运用问卷调查法和结构方程模型分析发现:消费者对直播购物的感知有用性、感知易用性、主观规范和信任均对使用直播购物有显著正向影响;感知易用性和主观规范均显著正向影响感知有用性。此外,直播中的社会临场感可以显著影响消费者对直播的信任,但对直播的使用意向影响不显著。研究结论有助于促进服装消费者使用直播购物,对提高相关从业人员的直播营销效果具有借鉴意义。

破同质化链接地域产业服装专业多元学科教学体系构建研究

本文是基于鲁迅美术学院染织服装艺术设计学院服装、染织、纤维、服装表演四个专业特点,整合多元学科特色,注重跨专业融合、艺术美学与工艺技术美学并重,链接服务辽宁省纺织服装全产业链、地域产业集群。构建服装专业跨学科融合特色课程体系;双创贯穿普及教育;轮值式教师雁阵、双导师机制;多元质量评价系统的服装专业多维教学服务体系。并借助沈阳旗袍及辽东柞蚕丝产业集群的资源互助整合优秀案例,为高校服务产业集群发展提供高宝贵经验。