安琪　陳靜雯

摘 要：結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)西裝樣板繪制方法進(jìn)行研究。將客戶的量體數(shù)據(jù)作為輸入?yún)?shù)，將西裝樣板繪制的關(guān)鍵尺寸作為期望輸出參數(shù)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。使用樣本數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型，結(jié)果表明：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成西裝樣板繪制參數(shù)，具有較高的精確度和靈活性，有很好地應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：西裝樣板；預(yù)測(cè)模型；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

傳統(tǒng)西裝樣板制作過(guò)程周期較長(zhǎng)。考慮使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，建立預(yù)測(cè)模型，將量體數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算得到樣板繪制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)西裝樣板參數(shù)的自動(dòng)生成。

一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland提出的，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程，僅通過(guò)自身的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)某種規(guī)則，在給定輸入值時(shí)得到最接近期望輸出值的結(jié)果。它利用梯度搜索反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，以期使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值和期望輸出值的誤差均方差為最小。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為輸入層和輸出層，兩層之間還可以包含若干個(gè)隱含層。一般來(lái)說(shuō)，使用帶有一個(gè)隱含層的三層BP就可以完成任意m維到n維的映射，如圖1所示。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程分為兩部分：

1.正向傳遞得到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

正向傳遞的過(guò)程，即數(shù)據(jù)從輸入層輸入，經(jīng)過(guò)隱含層、輸出層的計(jì)算得到預(yù)測(cè)值，預(yù)測(cè)值為輸出層的輸出結(jié)果。輸出結(jié)果即：該層中所有節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）的輸出值的集合。

2.反向傳播更新權(quán)重

根據(jù)樣本的真實(shí)目標(biāo)數(shù)據(jù)，計(jì)算模型預(yù)測(cè)的結(jié)果與真實(shí)目標(biāo)結(jié)果的誤差，然后將該誤差反向傳播到各個(gè)隱含層，計(jì)算出各層的誤差，再根據(jù)各層的誤差，更新權(quán)重。

正向傳遞過(guò)程，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)輸入層、隱含層、輸出層的神經(jīng)元數(shù)量分別為m、h、n，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入層和輸出層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)都是確定的，而隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)不確定，而隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的多少對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能是有影響的，可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)確定隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)：，其中a為1-10之間的調(diào)節(jié)常數(shù)，這只能確定出隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的大致范圍，具體還要根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果來(lái)調(diào)整。

設(shè)節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間的權(quán)值為wij，節(jié)點(diǎn)j的閾值為bj，該節(jié)點(diǎn)的輸出值為xj，而每個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出值是根據(jù)上層所有節(jié)點(diǎn)的輸出值、當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與上一層所有節(jié)點(diǎn)的權(quán)值和當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的閥值還有激活函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

二、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的西裝樣板參數(shù)快速生產(chǎn)方法

樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于100組不同款式不同號(hào)型的西服上裝樣板，以及各個(gè)樣板所對(duì)應(yīng)西裝試穿者的量體數(shù)據(jù)。其中80組數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)路，剩余20組數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行驗(yàn)證。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層參數(shù)選擇基本量體數(shù)據(jù)為：肩寬、胸圍、袖長(zhǎng)、身長(zhǎng)、袖口，輸出層為繪制西裝樣板時(shí)的關(guān)鍵部位控制尺寸為：衣長(zhǎng)、胸圍線、腰圍線、背寬、前胸寬、前肩寬、肩線、前袖窿深、后袖窿深、前片胸圍、腋下胸圍、腋下片下擺、袖長(zhǎng)、袖肘線、袖山高、袖上線、袖口、小袖袖肥，如圖2所示。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層使用5個(gè)量體數(shù)據(jù)，輸出層使用19個(gè)繪制關(guān)鍵尺寸，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為8，構(gòu)成了一個(gè)5×8×19的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

使用Matlab2016中nntool神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，先將樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab中，網(wǎng)絡(luò)選擇Feed-forward backprop；訓(xùn)練函數(shù)選TRAINSCG函數(shù)；性能函數(shù)選MSE平均平方和誤差函數(shù)；網(wǎng)絡(luò)層數(shù)選擇2層；第1層隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為8；激活函數(shù)為TANSIG即雙極性Sigmoid函數(shù)。

開始訓(xùn)練，得到訓(xùn)練結(jié)果，經(jīng)過(guò)120步訓(xùn)練，誤差平方和達(dá)到了約0.0007，如圖3所示。

三、結(jié)果驗(yàn)證與分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已訓(xùn)練完成。將另外剩余數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層數(shù)據(jù)，使用已經(jīng)訓(xùn)練好模型進(jìn)行仿真，將其中的三組與原始數(shù)據(jù)對(duì)比，如圖4所示。

可以看出，訓(xùn)練過(guò)后的網(wǎng)絡(luò)模型仿真得到的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)基本吻合，最大誤差在0.05左右，在實(shí)際情況下，幾乎不會(huì)對(duì)樣板繪制產(chǎn)生影響。因此，通過(guò)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)并根據(jù)量體數(shù)據(jù)生成西裝樣板數(shù)據(jù)，可以達(dá)到較為理想的效果，能夠在保證準(zhǔn)確度的前提下，提高西裝樣板制作的效率。

四、結(jié)語(yǔ)

本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于西裝樣板的繪制過(guò)程中。實(shí)現(xiàn)了通過(guò)較少的客戶量體數(shù)據(jù)生產(chǎn)較多的樣板繪制需要的具體參數(shù)，建立的模型具有較高的精確度。為數(shù)字化的服裝樣板設(shè)計(jì)提供了可借鑒的思路。

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作者簡(jiǎn)介：安琪（1990-4-），性別：男，籍貫：陜西西安，單位：西安工業(yè)大學(xué)，學(xué)歷（15級(jí)碩士），研究方向：制造業(yè)信息化與系統(tǒng)集技術(shù)。