【摘 要】
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用科学预测模型对乳房运动轨迹进行准确的预测,可以节约大量的计算和分析时间。分别建立BP和GRNN神经网络模型,将乳头点的运动坐标作为输入值,预测乳房其他4个部位的运送轨迹
【机 构】
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西安工程大学服装与艺术设计学院,西安工程大学机电工程学院
【基金项目】
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陕西省科技厅国际科技合作计划项目(2018KW-056);西安工程大学研究生创新基金(chx2019016)
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用科学预测模型对乳房运动轨迹进行准确的预测,可以节约大量的计算和分析时间。分别建立BP和GRNN神经网络模型,将乳头点的运动坐标作为输入值,预测乳房其他4个部位的运送轨迹。结果表明,两种预测模型都可以较好地实现乳房运动轨迹的预测。BP神经网络可以预测出乳房4个测量点的运动轨迹,但要求样本量必须足够大,且网络参数不好确定,乳房轨迹预测时所需时间较长,效率低;GRNN神经网络克服了BP神经网络的缺点,预测值更接近真实值,4个测量点预测值分别比BP神经网络高出5.95%,5.33%,6.37%,6.97%,可以
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