【摘 要】
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近年来,随着大数据技术和人工智能的发展,运动鞋生物力学领域的研发创新逐渐由单一的实验测试科学转变为实验科学与数据科学并重的模式。美国学者Booth等首次将机器学习算法
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近年来,随着大数据技术和人工智能的发展,运动鞋生物力学领域的研发创新逐渐由单一的实验测试科学转变为实验科学与数据科学并重的模式。美国学者Booth等首次将机器学习算法应用在运动鞋楦的设计改良领域,采用主成分分析(PCA)、线性及非线性模拟等方法,将足形指标简化降维为关键指标,研究结果显示,大样本量精准的足形数据采集有利于机器学习精度的提升,同时随着机器学习算法的改良和大数据的积累,有望将运动鞋楦的设计误差降低至亚毫米级。
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