邢英梅，王竹君，袁萌萌，李世伟，杜飞飞

（安徽工程大学 纺织服装学院，安徽 芜湖 241000）

RBF神经网络在估算男西服用料长度中的应用

邢英梅，王竹君*，袁萌萌，李世伟，杜飞飞

（安徽工程大学 纺织服装学院，安徽 芜湖 241000）

快速而准确地估算服装的排料长度，不仅有利于服装企业核算成本，也有利于企业缩短快速响应时间，把握更多商机，创造更多价值。基于此，以男西服为例，在利用NAC服装CAD系统制板、推板和排料的基础上，采集影响男西服排料长度的相关数据，进而构建出用于估算男西服排料长度的RBF神经网络模型，探讨和分析影响RBF神经网络的诸因素，经过多次仿真测试，表明该RBF网络模型具有良好的预测性能。若将企业实际生产数据导入模型中，通过适当样本训练可进一步提高预测精度，为企业实现快速准确地估算面料消耗提供指导。

男西服；排料；排料长度；RBF神经网络

0　引言

快速、准确地估算服装用料，在服装企业的成本估算、贸易谈判、原料采购等方面均具有十分积极的意义。目前，常用的服装用料估算方法主要有两种，即经验估计法和电脑排料估算法。两种方法优点突出，但又都有无法克服的不足。经验估计法是建立在工作人员多年工作经验积累的基础之上，根据面料的幅宽、服装的号型组合、服装规格尺寸等参数估算出大致的用料量。这种方法效率比较高，但不够准确，且对人员的经验依赖度较大，若遇到比较新颖的款式，估算的效率和准确性都会有所下降。……