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毛纺科技
毛纺科技

高惠芳

月刊

1003-1456

mfkj333@sina.com

010-65913844；65008693；65078673

100025

北京朝阳区延静里中街3号主楼603室

毛纺科技/Journal Wool Textile Journal北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1973年，是毛纺织行业唯一的全国性专业中文核心技术刊物，全国科技核心期刊。主要报导毛纺织、毛针织、染整及相关专业的学术论文、科研报告和成果、新工艺、新设备、新产品的开发，引进设备的消化吸收，企业的技术经济分和质量管理等内容。
正式出版
收录年代

    基于FEA-AHP的智能服装设计效果综合评价

    李婧许才国武会会
    63-71页
    查看更多>>摘要：针对当前智能服装设计最终效果难于评价的问题,探讨基于技术接受模型(Technology Acceptance Model,TAM)下扩展模型 FEA(Functionality,Expressiveness and Aesthetics)、层次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP)和模糊综合评价模型在智能服装中的应用,以智能服装为评价对象,基于FEA-AHP构造智能服装设计效果评价指标体系.该评价体系包括 3 个一级指标与 18 个二级指标,按照特征向量法计算智能服装设计元素各个单项指标的权重值,并对各项指标逐层评价分析,最后进行实例验证.研究结果表明,FEA-AHP模糊综合评价是一种基于多维设计因子的智能服装设计综合评价方法,实用性较强,可以有效完成对智能服装设计效果的评价,对智能服装的设计与营销具有现实指导意义.

    智能服装FEA-AHP模糊综合评价设计效果层次分析法特征向量法

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    基于数量化理论Ⅰ的女西服款式感性评价

    于翠萍宋莹周杨孙雅致...
    72-79页
    查看更多>>摘要：为了设计出符合消费者感性需求的服装产品,以女西服为研究对象,提出感性工学与数量化理论Ⅰ相结合的款式设计研究方案.首先通过语意差异法获取消费者对女西服样本的感性评价,利用SPSS软件对感性评分进行分析,提取感性因子,创建女西服二维感性分布空间.同时分析款式特征,归纳出女西服主要设计要素,在此基础上应用数量化理论Ⅰ,通过线性回归分析得出感性因子与设计要素之间的关联预测,并构建数学模型.经验证,该模型实测值与预测值之间拟合度较高,符合正态分布要求,模型有效可行.最后通过案例设计与验证,进一步证明该模型能够实现人的感性需求与女西服设计要素之间的有效转换,对女西服款式设计与感性评价提供一定借鉴作用.

    数量化理论Ⅰ女西服感性工学预测模型感性因子款式设计

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    基于深度学习的快时尚服装产品销售预测模型构建

    李鑫胡永仕邵博苏晓丽...
    80-87页
    查看更多>>摘要：为了准确预测快时尚服装产品销售量,捕捉在间歇性或异常峰值销量中的时间信息,基于深度自回归模型,引入时间注意力机制,改进其网络结构设计,构建全局时序模型对快时尚服装产品销售进行预测.研究发现:基于注意力机制的深度自回归模型,能够从所有销售数据中有效学习到服装产品销售正常值与间歇性或异常峰值的时间关联关系,能够识别复杂模式下产品销售量的短期波动与长期趋势,且性能优于其他经典模型,验证了基于深度学习构建快时尚服装产品销售预测模型的可行性.

    深度学习销售预测数据驱动快时尚AT-DeepAR模型

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    基于网络数据和TOPSIS模型的哺乳文胸款式感性评价

    刘妍刘驰
    88-93页
    查看更多>>摘要：为深入探讨消费者对哺乳文胸款式的感性认知,基于网络数据获取哺乳文胸样本图,根据文胸哺乳口的打开方式将其划分为 6 类,采用分层抽样方法,最终得到 11 款哺乳文胸刺激图;从哺乳文胸的网络评论文本中,筛选出 7 对感性评价形容词;对 18～40 岁、有过哺乳经验的女性进行问卷调查,获取了其对不同款式哺乳文胸的感性评价;采用均值分析和因子分析对得到的感性评价进行量化,并运用TOPSIS模型对多种感性需求进行综合评价.结果表明,影响哺乳文胸感性评价的主要因子是外观和感官因素.消费者在面对哺乳文胸款式的多元化感性需求中,倾向于采用上开口式的哺乳口设计,整体杯面与下扒无装饰,并偏好波浪形设计的杯边或底围.决策综合评价方法有助于为多种感性需求提供个性化定制的参考.

    哺乳文胸感性评价网络数据因子分析TOPSIS模型

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    基于轻量级卷积神经网络的羊绒羊毛识别方法

    路凯罗俊丽张洋裴文珂...
    94-102页
    查看更多>>摘要：羊绒、羊毛纤维的形态和物理化学性质十分相似,2 种纤维表面鳞片的纹理有所不同,鉴别二者的传统方法显微镜人工鉴别存在速度慢、识别率不高、人力成本高等弊端.针对该问题,文章提出了一种基于轻量级卷积神经网络MobileNetV3_small模型的纤维识别方法.实验发现:纤维图像中的鳞片纹理模式复杂度有限,轻量级网络能够有效地提取纤维图像中的视觉特征,并根据特征较好地识别出纤维的类别,实验中 5 种不同的纤维测试集识别率超过 97.1%.与其他卷积神经网络相比,轻量级模型MobileNetV3_small速度更快,识别5 000 个样本只需13 s,适合于纤维商检中的快速检测.

    羊绒羊毛快速识别轻量级MobileNetV3模型

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    机织钩面粘扣带表面质量的机器视觉检测方法

    金守峰李政徐畅昝杰...
    103-110页
    查看更多>>摘要：针对机织钩面粘扣带表面质量人工检测中存在的精度低等问题,提出了基于机器视觉的机织钩面粘扣带表面质量检测方法.通过单目视觉的切向成像获得粘扣带表面的单行图像,避免了粘扣带相邻行之间的干扰.对单行粘扣带图像进行预处理后,采用投影法对其进行水平投影和垂直投影,提取粘扣带表面单行图像中的每个钩扣状区域,基于连通域统计法判别钩扣状区域的切割状态,计算其切开率,通过统计数据表征粘扣带表面质量.实验结果表明,该方法对机织钩面粘扣带表面质量的检测相对误差为 1%,具有较高的稳定性.

    机织钩面粘扣带切向成像投影法钩扣状区域连通域

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    BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的羊毛色纺纱配色

    史帅杰李启正裘柯槟朱杰...
    111-117页
    查看更多>>摘要：为了提升羊毛色纺纱配色的精确度,通过数理统计方法研究颜色特征中的色相、明度、饱和度与Stearns-Noechel模型参数M值之间的关系,采用BP神经网络对Stearns-Noechel模型参数M值进行优化,并与传统的最优平均M值和波长优化M值等方法进行对比.结果表明:采用BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的配色方法比其他 2 种传统优化方法在颜色预测精确度上都有提高.在 99 个羊毛混色纱试验样本中,BP神经网络优化方法得到的平均色差最小,为 1.177 3,其中色差小于 1 的样本占 54%,结合颜色特征采用BP 神经网络优化的Stearns-Noechel模型参数具有较好的效果,对羊毛色纺纱的颜色预测精确度有较大的提高.

    色纺纱Stearns-Noechel模型BP神经网络颜色预测颜色特征

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    纺织品致癌芳香胺前处理萃取方法研究进展

    郭建峰丁力进
    118-123页
    查看更多>>摘要：针对纺织品中致癌芳香胺前处理的传统方法液液萃取、固相萃取存在使用试剂量大、过程繁琐、溶剂易挥发等问题.文章综合研究了近年来纺织品中致癌芳香胺检测前处理的方法,包括常规液液萃取、分散液液微萃取、漩涡辅助液液微萃取、单滴液液微萃取、双水相萃取、溶剂诱导相变微萃取、传统固相萃取、直接固相微萃取、加膜固相微萃取、加速溶剂萃取等方法.通过比较发现,液液微萃取、加膜固相微萃取使用有机量少,均低于 1 mL,操作过程简单,适用纺织品致癌芳香胺前处理萃取发展方向,但需要加大研究增加致癌芳香胺加膜固相微萃取萃取头,以及纺织品成分、加工工艺对加膜固相微萃取、液液微萃取在萃取过程中的影响,以最终建立适合纺织品中致癌芳香胺的萃取方法.

    致癌芳香胺液液微萃取固相微萃取加膜固相微萃取

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    针对抑郁症患者的智能可穿戴服饰产品研究进展

    冯利杨悦祎朱达辉
    124-131页
    查看更多>>摘要：为探讨当前服装科技领域对抑郁症患者智能可穿戴服饰的研究进展,基于该类产品使用者的需求现状,从生理和心理 2 个角度分析了抑郁症患者的需求;结合智能设计与制造领域的研发现状,着重剖析了该类产品核心模块设计中的低功耗技术、传感技术与系统集成技术;在此基础上,对未来针对抑郁症患者的智能可穿戴服饰产品从材料、制造、电子元件与外观设计 4 方面提出了具体的发展建议,鼓励产品朝着安全便携、环保节能、实用美观等方面转型升级,以更好地为抑郁症患者提供帮助.

    抑郁症患者智能服装可穿戴技术精神治疗

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    纺织基应变传感器在健康监测领域的研究进展

    李煜天周润王晓雪田明伟...
    132-139页
    查看更多>>摘要：纺织基应变传感器因高灵敏度、透气性、可穿戴舒适性和可连续监测等特点,在健康监测领域具备广阔的应用前景,如人体生理信号监测、运动与姿态监测以及远程医疗保健等.针对目前应变传感器透气性、舒适性差,无法满足人体日常穿戴等应用难题,以纺织基应变传感器为研究对象,系统综述了近几年纤维基、纱线基、织物基 3 种类型的应变传感器及其在健康监测领域中的研究进展,同时分析讨论了纺织基应变传感器存在标准化难,兼容性、稳定性、耐洗性差等问题,指出未来纺织基应变传感器的主要发展方向应聚焦于高集成化及多功能化,并借助人工智能等技术实现远程医疗及个性化健康管理.

    纺织基纤维基应变传感器健康监测

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