纺织学报 ›› 2022, Vol. 43 ›› Issue (07): 155-161.doi: 10.13475/j.fzxb.20210704507

• 服装工程 • 上一篇    下一篇

基于岭回归方法的羊毛衫洗后特征感性评价

赵馨1,2, 王彩霞3, 周小皮3, 丁雪梅1,2()   

  1. 1.东华大学 服装与艺术设计学院, 上海 200051
    2.东华大学 现代服装设计与技术教育部重点实验室, 上海 200051
    3.松下家电(中国)有限公司, 浙江 杭州 310018
  • 收稿日期:2021-07-15 修回日期:2022-04-04 出版日期:2022-07-15 发布日期:2022-07-29
  • 通讯作者: 丁雪梅
  • 作者简介:赵馨(1992—),女,博士生。主要研究方向为洗涤护理技术及理论研究。
  • 基金资助:
    中央高校基本科研业务费专项基金项目(2232022G-08)

Study on sensory evaluation of performance of washed wool sweaters based on ridge regression method

ZHAO Xin1,2, WANG Caixia3, ZHOU Xiaopi3, DING Xuemei1,2()   

  1. 1. College of Fashion and Design, Donghua University, Shanghai 200051, China
    2. Key Laboratory of Clothing Design and Technology, Ministry of Education, Donghua University, Shanghai 200051, China
    3. Panasonic Appliance (China) Co., Ltd., Hangzhou, Zhejiang 310018, China
  • Received:2021-07-15 Revised:2022-04-04 Published:2022-07-15 Online:2022-07-29
  • Contact: DING Xuemei

摘要:

服装产品不同特征的感性评价之间常常存在相互制约的共线性关系,为建立它们之间的量化关系,以17件羊毛衫作为实验对象,通过现场问卷得到30名成年女性对羊毛衫整体印象及9种特征的感性评价数据,使用岭回归方法建立羊毛衫多种特征与整体印象感性评价之间的量化关系。结果显示,羊毛衫9种特征对整体印象感性评价的影响权重排序为:大身平整度、弹性、蓬松度、尺寸比例、领口形态、下摆形态、起毛起球、磨损程度、袖窿接缝平整度,它们之间的岭回归方程拟合精度为0.977。该结果不仅可以帮助产品研发企业精准定位消费者的关注重点,而且可预测消费者对产品功效的感性评价。研究证明了岭回归方法适用于建立具有共线性关系的服装感性评价的量化关系,可广泛应用于不同产品的感性工学研究。

关键词: 岭回归方法, 羊毛衫, 洗后外观, 整体印象, 感性评价, 感性工学

Abstract:

For clothing products, there is usually a collinearity relationship between different sensory properties evaluation. In order to obtain the relationship, 17 wool sweaters were used as the experimental objects, by using on-the-spot questionnaire survey, 9 specific sensory evaluations from 30 women assessors were obtained, which were then analyzed using the ridge regression method, so as to achieve the quantitative relationships among the overall impression and different sensory property evaluations of clothing. The weights of different sensory properties on the overall impression are sorted as flatness, elasticity, bulkiness, size proportion effect, neckline shape, hem shape, fuzz and pilling, damage, armhole joint shape. In addition, the accuracy of regression fitting between the predicted value from ridge regression equation and the actual surveyed value reaches 0.977. It does not only predict the consumers' sensory evaluation of product, but also help the enterprises to accurately focus on the consumers about products. In conclusion, ridge regression is proved to be a good method to study the quantitative relationship of sensory property evaluation with collinear relationship, and it can be widely used in kansei engineering of a variety of garments.

Key words: ridge regression method, wool sweater, washed appearance, overall impression, sensory evaluation, kansei engineering

中图分类号: 

  • TS941.12

表1

羊毛衫参数"

成分 纱线线
密度/tex
纱线
类型
组织
结构
面密度/
(g·m-2)
厚度/
mm
羊毛 38.462 粗纺 纬平针 300 2.115

图1

评分为5分的羊毛衫"

图2

洗涤处理后的羊毛衫人台陈列图"

表2

Kendall's W检验统计量"

样本量 协同系数 卡方 df 检验概率P
30 0.6 230.317 12 0.000

表3

羊毛衫感性评价结果统计表"

编号 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Y
A-1 4.0 4.1 3.8 3.8 4.1 4.1 3.9 4.0 4.1 4.1
A-3 4.1 4.2 4.1 4.0 4.0 4.2 4.1 4.0 4.0 4.0
A-5 4.2 4.2 4.2 4.1 4.3 4.2 4.3 4.1 4.0 4.3
A-10 4.1 4.3 4.0 3.9 4.1 4.2 4.0 3.9 3.8 4.1
B-1 3.2 3.6 3.3 3.3 3.3 3.3 3.4 3.5 3.5 3.4
B-3 3.3 3.5 3.3 3.1 3.2 3.4 3.4 3.3 3.2 3.3
B-5 2.7 3.1 2.8 3.1 2.6 3.1 3.0 2.8 2.7 2.7
B-10 2.0 2.4 2.2 2.1 2.9 3.0 2.8 1.9 1.8 2.1
C-1 3.5 3.9 3.4 3.5 3.3 3.5 3.4 3.5 3.3 3.5
C-3 3.4 3.6 3.3 3.3 3.1 3.3 3.2 3.4 3.3 3.2
C-5 2.9 3.6 3.0 3.0 2.9 3.2 3.1 3.1 3.2 3.0
C-10 3.1 3.6 3.3 3.1 3.3 3.2 3.1 3.2 3.1 3.2
D-1 1.3 2.1 1.7 1.6 2.0 1.9 1.9 1.7 1.4 1.5

表4

最小二乘法线性回归拟合精度"

R R2 调整后R2 标准估计的误差
1.000 0.999 0.997 0.042 29

表5

最小二乘法线性回归模型"

模型
参数
非标准化 标准化 共线性统计量
系数 标准误差 系数 允差 膨胀因子VIF
(常量) -0.11 0.24
X1 0.82 0.29 0.91 0.00 424.30
X2 0.58 0.22 0.48 0.01 136.85
X3 -0.94 0.40 -0.84 0.00 525.54
X4 0.19 0.09 0.18 0.03 30.56
X5 0.73 0.17 0.61 0.01 79.87
X6 -0.44 0.30 -0.36 0.00 247.35
X7 0.35 0.35 0.27 0.00 292.16
X8 -1.28 0.75 -1.23 0.00 2 141.73
X9 0.97 0.46 1.02 0.00 959.66

图3

岭迹图"

表6

岭回归拟合精度"

RMult R2 R A r j 2 标准差(SE)
0.997 0.994 0.977 0.118

表7

岭回归模型"

模型参数 非标准化 标准化
系数 标准误差 系数
X1 0.109 0.020 0.120
X2 0.144 0.036 0.120
X3 0.118 0.022 0.105
X4 0.058 0.045 0.053
X5 0.178 0.044 0.150
X6 0.129 0.043 0.105
X7 0.129 0.030 0.098
X8 0.131 0.025 0.126
X9 0.119 0.028 0.126
常数 -0.434 0.176 0.000

图4

羊毛衫整体印象调研值与岭回归预测值的对比图"

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