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Objective Evaluation Model of Visual Elegance of Swirl Skirts: Part (Ⅱ) Neural Network Method

机译:旋流裙边视觉优雅程度的客观评价模型:(二)神经网络方法

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摘要

Using regression analysis, visual elegance of swirl skirts objective evaluation method was already established in Part Ⅰ. Neural network is used to establish prediction model in this research to effectively evaluate visual elegance of swirl skirts. According to this research, the correlation coefficient between the visual elegance of swirl skirt practical and predicted value of model established by neural network method is 0.95. Neural network method is more accurate than regression analysis. Furthermore, it can establish visual elegance of swirl skirts prediction model with two key parameters of fabric mechanical properties and still preserves high fitting ability while keeping the benefits of simple, convenient to use, objective and effective.
机译:通过回归分析,在第一部分中已经建立了旋流裙的视觉优雅度客观评价方法。本研究利用神经网络建立预测模型,以有效地评价漩涡裙的视觉美感。根据这项研究,实际的旋流裙边视觉优雅度与通过神经网络方法建立的模型预测值之间的相关系数为0.95。神经网络方法比回归分析更准确。此外,它可以建立具有两个织物力学性能关键参数的漩涡裙预测模型的视觉优雅度,并且在保持简单,使用方便,客观有效的优点的同时,仍保持了较高的拟合能力。

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