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为探究着装时男性下体热湿舒适性的影响因子，而这些因子之间又存在高度非线性的、复杂的关系，文提出采用具有全局搜索寻优的遗传算法优化BP神经网络(即GA-BP)分析男性下体热湿舒适性指标及建立SVM模型进行预测，并与灰色关联度法、线性回归分析、模糊数学及BP算法的预测结果作对比。结果表明：影响男性下体热湿舒适性的主要因素是内裤面料的成分及纤维含量、回潮率、保温率、传热系数及衣下空气层；所建立的模型具有...
