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服装设计知识图谱中的服装装饰工艺分类模型

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为解决服装装饰工艺类别判定中噪声视角或弱相关视角带来的负影响问题,采用具备视角约减功能的多视角分类模型对噪声视角或弱相关视角进行动态过滤.首先基于1-阶TSK模糊系统,在其目标优化函数中引入视角间分类误差一致性约束,实现多视角协同学习;然后通过变体信息熵学习各视角的权重,并在权重学习过程中制定视角约减规则,自动剔除噪声视角或弱相关视角;最后通过服装装饰工艺类别分类实验对所构建模型的分类精度进行验证.结果表明:相比视角约减之前,所提出的多视角分类模型的测试精度提高了2.68％,可有效地过滤噪声视角或弱相关视角,降低其对分类精度的影响.
Garment ornamenting craft classification model for knowledge graph on clothing design

杨娟、张远鹏

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苏州大学 纺织与服装工程学院,江苏 苏州 215123

南通大学 纺织服装学院,江苏 南通 226001

南通大学 智能信息技术研究中心,江苏 南通 226001

香港理工大学 电子计算学系,香港 999077

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服装装饰工艺 模糊系统 多视角数据 视角约减 协同学习 服装设计资源 知识图谱

国家自然科学基金资助项目江苏省哲学社会科学基金资助项目

8170179318YSC009

2020

10.13475/j.fzxb.20191003306

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2020.41(8)
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