基于模糊逻辑与神经网络的下装腰省参数设计方法

摘要

本发明涉及一种基于模糊逻辑与神经网络的下装腰省参数设计方法，包括以下步骤：在采集人体下半身净体数据的基础上，得到下装腰省参数数据集，进而创建训练数据集和测试数据集；再基于模糊逻辑和神经网络构建一个混合智能模型；利用训练数据集对所述混合智能模型进行训练，得到训练完成的混合智能模型；分析影响所述混合智能模型性能的主要因素，确定出最优的混合智能模型结构参数；将待设计下装的用户的腰围和臀围作为混合智能模型的输入，得到前中省、后中省和后侧省3个样板数据，根据得到的样板数据设计下装。本发明提高了下装制板的效率、智能性和准确性。