Resumen

El modelo de diseño de ropa existente carece del eslabón de cribado del índice de partes del cuerpo humano, y los datos de ropa de salida se ven afectados por el alto coeficiente de correlación, lo que resulta en grandes errores de coincidencia. Por lo tanto, basado en el análisis de la forma del cuerpo humano, se construye un modelo de gestión del grado de coincidencia de la forma del cuerpo humano y el diseño de ropa basado en big data. Después de procesar con métodos de big data, los datos de características del cuerpo humano utilizados como señales son la capa de entrada de un modelo de red neuronal y del modelo de gestión del grado de coincidencia de la forma del cuerpo humano y el diseño de moda. Los resultados de la simulación muestran que el modelo construido tiene un error de coincidencia de menos del 5%, lo que puede mejorar efectivamente la coincidencia de la forma del cuerpo humano y el diseño de ropa.

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Diseño de ropa; Forma del cuerpo humano; Grado de coincidencia; Big data; Modelo de red neuronal; Resultados de simulación
• Keywords:Clothing design model; Human body shape; Matching degree; Big data; Neural network model; Simulation results