品牌服裝輔助企劃系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著服裝自主品牌設計開發(fā)和營銷推廣研究成為我國服裝產業(yè)發(fā)展的熱點，傳統(tǒng)的“企劃墻”式的企劃過程不能滿足服裝產品“品種多、批量少、周期短”的發(fā)展要求，科學有效地進行服裝企劃成了服裝企業(yè)制勝的關鍵。
　　 本文在結合國內外服裝企劃現(xiàn)狀，學習國外各種PLM產品理念的情況下，設計了符合我國品牌服裝企劃需求的輔助企劃系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在輔助服裝設計總監(jiān)進行快速，準確地服裝企劃，使得企劃的產品具有品牌特色，并且能夠前瞻性地作出評估預測，降低服裝

2、產品的風險。
　　 本文作者的主要研究工作概述如下:
　　 1)利用W3C組織制定的SVG矢量圖標準作為設計作品載體，在ApacheBatikToolkit的基礎上進行矢量編輯器的開發(fā)，運用了比較流行的狀態(tài)模式，單例模式對系統(tǒng)進行規(guī)劃和設計，有利于代碼維護和功能擴展;
　　 2)在處理元素方面，實現(xiàn)了對基本元素和特殊元素的解析和編輯。在矢量圖編輯器基礎上，實現(xiàn)了款式設計，面料展示，品牌特征元素應用等功能;

3、　　 3)根據(jù)品牌視覺化元素應用特點，提出了服裝品牌視覺識別元素的自動化應用模型，有效地縮短產品的開發(fā)過程，同時通過視覺化元素使消費者對品牌產生聯(lián)想和記憶;
　　 4)根據(jù)歷史流行色數(shù)據(jù)，提出結合灰色理論和前饋神經網絡的流行色預測模型G-LMBPNN。運用灰色理論學習歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，對數(shù)據(jù)進行灰處理，并利用Levenberg-Marquardt算法提高傳統(tǒng)BP神經網絡模型的學習速率，再對比目標值與改進后BP網絡的初始輸出值