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J-GLOBAL ID：202102259141129963   整理番号：21A2870346

ファッションカラートレンドの予測に関する知的エキスパートシステムの経験的研究【JST・京大機械翻訳】

An empirical study of intelligent expert systems on forecasting of fashion color trend

著者 (3件)： Yu Yong (Institute of Textiles and Clothing, The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong) ,  Hui Chi-Leung (Institute of Textiles and Clothing, The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong) ,  Choi Tsan-Ming (Institute of Textiles and Clothing, The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 4  ページ： 4383-4389  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 将来の色傾向の予測は,設計,生産および販売を含むファッション産業において,極めて重要で挑戦的なタスクである。特に,ファッションカラーの傾向は高度に揮発性である。高度な方法なしで,合理的に高精度でファッションカラー傾向予測を作ることは非常に困難であり,それはファッション産業におけるインテリジェントエキスパートシステムの開発のための手icaである。その結果,多くの先行研究は,カラー傾向予測を行うための人工ニューラルネットワーク(ANN)やグレイモデル(GM)のようなARIMAやインテリジェントモデルのような従来の回帰モデルを採用した。しかし,これらの予測方法の報告された精度は大いに変化し,これらのモデルの性能に関する文献に論争がある。結果として,本論文では,ARIMA,ANNおよびGMモデルの性能およびそれらの拡張ファミリー法を系統的に比較した。実際のデータ解析により,著者らの結果は,ANNファミリーモデル,特にグレイ関係解析(GRA)による極端学習機械(ELM)が,予測様式色傾向に対する他のモデルより優れていることを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  *ファッション ,  ニューラルネットワーク ,  データ解析 ,  揮発性 ,  回帰モデル ,  *エキスパートシステム
準シソーラス用語： ARIMAモデル ,  高精度 ,  ファッションデザイン ,  極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ファッションデザイン ,  カラートレンド ,  予測 ,  人工ニューラルネットワーク ,  グレイモデル ,  ARIMA

分類 (2件)： 関連産業  (YM01060D) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： ファッション ,  カラー ,  トレンド ,  予測 ,  エキスパートシステム ,  経験 ,  研究