随着人们对穿衣要求越来越高以及针织技术的发展,针织服装逐步向外衣化、正装化的方向发展。高端定制的西服面料中,针织西服面料成为炙手可热的产品,国内外知名品牌也将针织西服面料作为高端产品。织物的性能与风格变化多样,评价手段繁多。然而在目前的纺织市场中,对于应用在商务服饰的针织面料的风格评价还未形成系统且快捷有效的手段,致使针织西服面料品质良莠不齐。利用神经网络技术可以对大量的面料进行风格评价预测,从众多的性能指标中快速找出对针织商务服饰影响较大的因素,为提升针织西服面料品质进行深入的挖掘探讨。本课题针对如何快速有效地评价预测针织面料是否具有应用在商务服饰领域的性能与风格,通过织物基本性能测试初步判断针织面料用于商务服饰的性能特点及要求;利用聚类分析、主成分分析、模糊神经网络技术对经过风格测试的织物样本建立模糊神经网络模型,通过输入性能指标经过模糊计算得到评价织物综合风格的评价值,用以判断针织西服面料品质优劣。首先,采用棉纱、羊毛以及涤纶等常用纤维原料在针织设备上进行针织面料的开发,研究适合针织西服面料的组织结构以及设备参数机号。探究针织西服面料开发流程中的工艺原则,确定与之相配合的后整理流程工艺等。根据设计实例对针织西服面料的设计方法进行总结和提炼。其次,对设计开发的针织面料进行常规的性能测试以及挺括风格的测试,并与传统机织西服面料进行对比,深入研究棉型针织面料和毛型针织面料分别应用与商务服饰的性能优势及原则,并且探讨各性能指标与织物基本参数之间的关系,为开发用于商务服饰的针织面料提供一定的参考依据。再次,扩大针织西服面料样本,将设计开发面料与市场调研收集的面料进行织物风格测试,建立模糊神经网络模型。运用主成分分析方法对特征参数进行筛选,选择T100、B_经向、B_纬向、G_左斜、G_右斜、E20_经向、E20_纬向共七项指标作为模型的输入端因素;借助聚类分析将收集到的织物样本进行分类,并从每一类中选取训练样本、测试样本以及验证样本;采用matlab软件建立结构为7-14-1的模糊神经网络模型,对针织西服面料的织物风格进行综合评价,输出综合评价值。分析输入端各因素对综合评价值的影响。利用建立好的模糊神经网络模型对5款针织西服面料进行织物风格的预测,得到输出值。最后借助多指标综合评价对验证面料进行计算,将评价结果进行对比,佐证模型预测的准确性,验证模糊神经网络模型对针织西服面料风格评价的可行性以及客观性。本课题从设计开发生产、性能评价等方面进行探究如何提高针织西服面料性能品质,并利用模糊神经网络技术建立模糊神经网络模型,通过织物风格测试指标数据在模型中通过模糊计算输出评价综合值,并借此模型对针织西服面料的组织结构、性能指标、风格特征进行系统的分析及评价,具有一定的理论意义和实用价值。