神经网络在女子服装号型分类中的应用

为提高服装号型的分类效率,运用神经网络对上海地区成年女子衬衫量体数据进行了号型分类研究.对750名女性量体,参考国家标准GB/T 1335.2—2008《服装号型女子》[1]和企业生产经验,以身高、胸围、腰围、领围、肩宽、袖长为变量,运用K-means聚类建立了29个规格的训练样本.建立并训练BP神经网络,以混淆矩阵反映的正确率为指标,考察了网络结构、训练算法及传递函数对网络性能的影响.研究表明,弹性梯度下降算法分类正确率最高,分类效果随隐层神经元数量的增加而提高,隐层和输出层传递函数均为logsig时,分类正确率最高.

传统企业业财一体化建设难点及其优化策略探讨

当前,传统的财务管理模式已经难以满足现代企业管理需求。业财一体化建设是实现企业财务管理信息化和规范化的重要手段,符合市场经济和信息技术的发展趋势,有助于增强企业发展实力和精细化管控能力。本文阐述了财务系统的发展历程,分析了业财一体化建设中的难点,并提出了业财一体化建设的优化策略与实施路径,以供参考借鉴。