罗戎蕾
- 作品数：47 被引量：144H指数：8
- 供职机构：浙江理工大学服装学院更多>>
- 发文基金：浙江省重点科技创新团队项目浙江省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程经济管理电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 华东地区青年女性体型特征与分类研究被引量：11
- 2019年
- 借助[TC]~2三维测量技术获取188名在校女大学生的人体尺寸数据,分为24个体型分析变量。对人体基本控制部位、主要身体比例、主要身体差值进行统计分析,并运用SPSS软件对数据进行分类汇总;选取人体侧面形态指标,以胸相对高度、臀相对高度、胸凸角、腹凸角、臀凸角、驼背角作为体型聚类指标,采用快速聚类将青年女性侧面体型细分为6类,引入"国标体型+侧面体型"的分类方法;最后在体型细分的基础上,选取体型覆盖率较大的A3、B4、C5体型,进行身高分档和身高与胸围覆盖率统计,得出覆盖率最大的是2.2%为165/84B4,可为体型分类及企业号型设定提供参考。
- 樊萌丽罗戎蕾刘芳
- 关键词：青年女性体型特征体型分类
- 服装销售定量预测方法研究进展被引量：3
- 2022年
- 服装销售预测是服装企业商品企划中必不可少的环节之一。为有效帮助服装商品企划人员及相关学者根据实际情况快速选择合适的服装销售预测方法,对时间序列法、回归分析法、灰色预测模型及人工神经网络4类定量销售预测方法从优缺点、优化历程及适用类型3个方面进行梳理总结,并对机器学习的部分组合算法进行举例与归纳。分析得出:时间序列法适用于历史数据离散程度小且影响因素少的短中期服装销售预测;回归分析法中多元回归法比一元回归法在算理上更适合具有多因素影响的服装销售预测;灰色预测模型适用于数据平滑且影响因素较少的服装销售预测;人工神经网络则适合销售数据离散程度大的时尚型服装销售预测。
- 郑金峰罗戎蕾
- 关键词：时间序列法人工神经网络
- 基于技术接受模型大学生网络团购服装参与意愿分析
- 2011年
- 本文基于技术接受模型(TAM)和感知风险理论,建立大学生网络团购服装参与意愿模型,通过抽样调查,采用LISREL8.70建立结构方程模型(SEM)并进行检验。
- 陈春晖罗戎蕾
- 关键词：网络团购服装感知风险
- 参数化样板设计的方法和系统
- 本发明公开了一种参数化样板设计的方法和系统，包括以下步骤：S1：根据用户定义的初始图形和用户指定的包括约束类型和/或约束关系的约束信息建立成衣至少一个部位的初始样板图形；S2：通过约束处理器在初始样板图形中提取特征点，并...
- 罗戎蕾朱庆艳唐峰支阿玲胡国安蓝文明周水华周玉辉张晓峰
- 复合数码绉的制备工艺
- 本发明公开了一种.复合数码绉的制备工艺，其具体步骤为：先通过哈密顿量变换获得准规则斑图，通过一组三角函数获得准规则斑图的变化图形，然后通过特定的织物图案，对所获得的织物图案进行超微化处理、选择组织、纱线构造、生成意匠图，...
- 张聿岑科军罗戎蕾
- 文献传递
- 服装CAD新技术在服装专业教学中的应用研究被引量：4
- 2012年
- 服装CAD课程在服装专业教学中具有重要地位,是信息化带动传统产业改造的典型。在传统的服装CAD课程教学中加入新的服装CAD技术（服装三维试衣系统）内容是当前时代的需要,有助于提高学生的专业创新等能力。
- 支阿玲罗戎蕾杜华伟
- 关键词：服装CAD教学
- 服装CAD中排料系统的研究
- 该课题首先对现有国内外主要的服装计算机排料软件系统进行研究,分析归纳了现有计算机排料系统采用的主要排料方式、排料方法及约束条件,并进一步分析其算法的优劣性.其次,该课题对服装排料工艺进行分析.最后,从样片设计到自动排料较...
- 罗戎蕾
- 关键词：服装排料
- 文献传递
- 模糊集理论在虚拟服装公司库存管理中的应用
- 2007年
- 针对虚拟服装公司与其供应商之间的订货问题,在需求量和订货点都不确定的情况下,运用模糊集理论建立了模糊经济订货批量模型,并进行优化求解以期库存管理费用最少,达到合理控制库存的目的。通过实例验证表明:应用模糊集理论处理库存管理问题是符合虚拟服装公司库存管理要求的,能够有效地改善虚拟服装公司的库存管理问题。
- 周振华朱秀丽罗戎蕾
- 关键词：库存管理模糊集
- 基于小波融合的面料仿真研究被引量：1
- 2006年
- 提出一种基于小波理论的图像算法,将不同的面料图像及设计图案经过小波图像融合,呈现新的面料特征。新的面料一方面保留原面料纹理效果,另一方面附着不同的新图案。这种基于小波金字塔算法的面料仿真研究是面料CAD的一个新的方向。
- 罗戎蕾金国英
- 关键词：小波理论计算机辅助设计
- 服装风格图像的识别分类研究进展被引量：1
- 2023年
- 针对服装风格识别与分类,从服装相关数据集、服装图像特征提取、应用场景3个方面综述了该领域的研究进展。服装图像分类数据来源主要包含社交网站、购物网站以及时尚资讯媒体,从季节、时尚风格、服装信息等服装属性归纳数据集特点,围绕图像处理技术对其应用于服装领域最广泛的特征提取方法加以介绍,详细综述了传统特征提取方法、卷积神经网络(CNN)、图卷积神经网络(GCNN)、无监督学习方法在服装领域的相关研究及其模型优化效果、优缺点等。最后分析讨论了服装风格识别分类在时尚风格流行趋势预测、服装搭配推荐方面的发展趋势、关键技术及应用前景。研究认为,未来可以在人体相关特征提取、多角度时尚趋势预测、服装推荐主观评价等方向进一步研究。
- 张琦妍支阿玲罗戎蕾
- 关键词：服装风格卷积神经网络特征提取
