纺织学报 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (04): 111-116.doi: 10.13475/j.fzxb.20180601407

• 服装工程 • 上一篇    下一篇

BP神经网络在塑身内衣压力预测中的应用

周捷(), 马秋瑞   

  1. 西安工程大学 服装与艺术设计学院, 陕西 西安 710048
  • 收稿日期:2018-06-01 修回日期:2019-01-07 出版日期:2019-04-15 发布日期:2019-04-16
  • 作者简介:周捷(1969—),女,副教授,博士。主要研究方向为功能性内衣、服装结构和人体科学。E-mail:xianzj99@163.com
  • 基金资助:
    陕西省科技厅国际科技合作计划项目(2018KW-056)

Application of BP neural network in prediction of shapewear pressure

ZHOU Jie(), MA Qiurui   

  1. Apparel & Art Design College, Xi'an Polytechnic University, Xi'an, Shaanxi 710048, China
  • Received:2018-06-01 Revised:2019-01-07 Online:2019-04-15 Published:2019-04-16

摘要:

为预测人体在穿着塑身内衣时产生的压力,提出一种基于神经网络的预测方法。首先测试在4种不同姿势下26名女大学生穿着同一品牌的塑身内衣时,人体20个部位产生的压力值;然后用2种不同的BP神经网络工具箱函数,建立压力预测模型,并分析压力值与人体5个测量值之间的关系,最后检验并比较2种工具箱函数以及不同输入因素对压力的预测效果。结果表明:该预测方法无需复杂的建模计算过程,可直接利用人体的5个测量值较为准确地预测塑身内衣对人体产生的压力值;newff函数的预测效果优于feedforwardnet函数;对 2种站姿时的预测精度优于2种坐姿;增加站姿的压力值作为预测输入因素,可准确预测其他3种姿势下的压力值,其预测精度达到82%以上。

关键词: 塑身内衣, 内衣压力, BP神经网络, 压力预测模型

Abstract:

In order to predict underwear pressure when wearing shapewear, a prediction method based on neural network was proposed. A total of 26 female college students wore the shapewear of the same brand, and were asked to perform four poses. The pressure values at 20 body points of each subject were measured, respectively. Two different BP neural network toolbox functions were used to establish the pressure prediction models. The relationships between the pressure values and five body measurements were analyzed. The prediction results were tested and compared while using the two different toolbox functions and different input values. The results show that the method based on neural network does not need complicated calculation process. By this method, five body measurement values can be directly used to predict the pressure value of shapewear. The prediction accuracy of the newff function is superior to that of the feedforwardnet function. The accuracy of the prediction of pressure in the two standing poses is better than that in the two sitting poses. When taking the pressure values of standing pose and five body measurements as input values, the pressure values of the other three poses can be predicted with the accuracy over 82%.

Key words: shape wear, underwear pressure, BP neural network, pressure prediction model

中图分类号: 

  • TS941.763.5

图1

腰背夹和提臀束裤压力测试点"

表 1

压力测试点及选择的原因"

身体
部位
压力点 选择的原因


肩中点(S1) 肩带承受乳房的重力,压力较大
腋下点(S2) 此处收纳副乳、脂肪堆积和赘肉,为评价塑型效果关键点
胃部中点(S3) 收纳脂肪,评价塑型效果关键点
前侧腰中点(S4) 鱼骨所在位置,该点压力相对较大
侧腰处(S5) 收纳脂肪,评价塑型效果关键点
后侧腰中点(S6) 鱼骨所在位置,该点压力相对较大
底边前中点(S7) 收纳脂肪,该点压力相对较大,评价塑型效果关键点
底边侧中点(S8) 腹围线和侧缝线的交点,压力较大
底边后侧中点(S9) 该点压力相对较大
肩胛骨处(S10) 收紧肩胛赘肉,提拉背部肌肉的关键部位,评价塑型效果关键点



腹凸点(P1) 腹部赘肉,评价塑型效果关键点
前侧臀点(P2) 脂肪堆积,评价塑型效果关键点
侧臀点(P3) 此处为髂骨处,骨骼凸起易对人体产生压力
腹股沟点(P4) 影响健康关键点
大腿前凸点(P5) 评价塑型效果关键点
大腿侧(P6) 评价塑型效果关键点
大腿后凸点(P7) 评价塑型效果关键点
臀凸点(P8) 容易受力,评价塑型效果关键点
前腰中点(P9) 评价塑型效果关键点
侧腰中点(P10) 评价塑型效果关键点

图2

测试姿势"

图3

newff函数预测穿着腰背夹压力值"

图4

newff函数预测穿着提臀束裤压力值"

图5

feedforwardnet函数预测穿着腰背夹压力值"

图6

feedforwardnet函数预测穿着提臀束裤压力值"

表2

预测精度"

姿势 feedforwardnet函数 newff函数 平均值
腰背夹 提臀束裤 腰背夹 提臀束裤
站姿 75.14 72.37 75.29 74.34 74.92
站姿前倾 74.18 76.54 77.28 74.25
坐姿 68.34 69.19 76.56 69.79 69.56
坐姿前倾 62.17 62.54 72.28 75.59
平均值 70.06 74.42

图7

穿着腰背夹预测图"

图8

穿着提臀束裤预测图"

表3

newff函数预测精度"

姿势 腰背夹 提臀束裤 平均值
站姿前倾 91.64 88.81 90.23
坐姿 83.24 82.15 82.70
坐姿前倾 84.67 82.88 83.78
平均值 86.52 84.61 85.57
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