多因素耦合翻立领样板生成模型构建

摘要：

为提高样板生成预测精度,以翻立领为例,提出了一种基于Lasso和PSO-RBF神经网络的面料与款式图参数耦合的样板生成模型.将翻立领款式图样板数据与面料参数输入Lasso模型中进行降维,根据降维结果,建立针对不同领型样板数据采用不同输入方式的PSO-RBF神经网络模型,通过PSO算法得到RBF神经网络的最优权值和模型宽度,最终得到翻立领的样板参数.实验结果表明,该方法与未融入面料因素的PSO-RBF神经网络模型相比,间隙量和起翘量的均方误差分别 降低了 0.46 cm和0.21 cmo

关键词：样板生成、多因素耦合、Lasso网络、PSO-RBF网络、翻立领

所属期刊栏目：7

分类号：TS941.63

资助基金：浙江省一般科研项目;浙江省大学生科技创新活动计划项目

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：486-492