●前言
Part 1 數字·設計·導向
第1章 數字與設計藝術
1.1 數學思想與藝術的關繫
1.2 數字與藝術的歷史淵源
1.3 藝術中的數學原理
1.4 數學在藝術中的表現形式
第2章 數學曲線的設計方法
2.1 運動曲線的定義
2.2 遞歸螺線
2.3 追逐曲線
2.4 像形曲線的定義
2.5 玫瑰曲線
2.6 其他數學曲線
第3章 分形圖案的圖案設計方法
3.1 基於Julia集復動力繫統生成法
3.2 Mandelbrot集的復動力繫統生成法
3.3 基於Newton分形的圖案設計
3.4 L-繫統生成法
3.5 IFS繫統生成法
第4章 混沌圖案
4.1 均勻隨機網
4.2 準規則斑圖
4.3 雙混沌映射
第5章 隨機過程與圖案設計
5.1 隨機過程述評
5.2 隨機過程生成藝術形式
第6章 基於數學方法的藝術圖形的特征分析
Part 2 數字·時尚·管理技術
第7章 數字時尚定制
7.1 時尚定制概念剖析
7.2 定制的發展與現狀
7.3 服裝定制的設計理論
7.4 服裝定制的設計模式
7.5 數字化定制化品牌趨勢
7.6 品牌數字化定制化要素評價體繫
7.7 數字化定制化品牌區位分析
7.8 區塊組合與協同應用
第8章 虛擬數字試衣繫統及相關技術
8.1 關於虛擬數字服裝展示真實性的研究
8.2 關於虛擬服裝仿真技術應用研究
8.3 層次分析法的服裝號型推薦方法
8.4 基於小波網絡的服裝號型推薦繫統
第9章 智能紙樣設計繫統
9.1 學術研究前沿
9.2 旗袍的智能樣板生成
9.3 合體女西裝的智能樣板生成
第10章 智能工廠
10.1 行業背景
10.2 智能工廠的定義
10.3 智能工廠的特點
10.4 智能工廠的建設
10.5 智能工廠發展現狀及近期新動態
10.6 智能工廠案例分析
Part 3 數字零售
第11章 數字零售新渠道
11.1 時尚商品企劃電商渠道1.0
11.2 時尚商品企劃電商渠道2.0
11.3 時尚商品企劃電商渠道3.0
第12章 數字銷售預測技術
12.1 銷售預測的定義
12.2 學術前沿
12.3 基於遺傳算法的BP神經網絡服裝銷售預測方法
12.4 灰色理論預測模型
12.5 服裝銷售預測研究發展趨勢
參考文獻