本論文では, 消費者がアパレル製品を購入するときに, 販売担当者と簡単な情報のやりとりで, 製品の着心地を予測する階層型ニューラルネットワーク (以下HNN) の構築を試みた.
HNNへの入力情報は, “個人情報”と“製品情報”である.個人情報では, 消費者の体型データである体重など5項目を入力する.製品情報では, 素材とパターンを入力する.最終的なHNNは, 入力層が11ユニット, 中間層が1レイヤで12ユニットの小規模なネットワークである.サイズが同一で, 素材とパターンが異なる9種のストレートスカートについて予測したところ, 教師パターンとの一致率は90%以上であり, 未学習データについては62
-70%の一致率であった.
構築したHNNは小規模であり, 極めて扱いやすい情報を用いて着心地を予測することができる.これは, 着心地が主観的評価値であり複雑な因子から成ることを考慮すると, 有効な予測法であると考える.
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