一、2001春夏中国流行色──中国流行色协会发布（论文文献综述）
黄伟[1]（2021）在《服装流行色预测模型研究》文中指出在服装流行色预测研究现状概述的基础上,讨论了市场调研分析法、函数模型分析法与主观判断分析法3种服装流行色预测模型的构建、优缺点及其应用实例,并提出利用云计算技术设计服装流行色预测模型的思路,为完善服装流行色预测理论,增强企业的市场影响力提供参考。
龚建培[2]（2020）在《时尚叙事的被动与主动——论流行色在丝绸设计中的历史情境、叙事主体及模式（1960-1985）》文中进行了进一步梳理以历史文献为依据,以叙事学为视域,分析和综述了20世纪60～80年代流行色在中国丝绸设计领域的发展历程和历史情境以及参与的主体和叙事模式。中国丝绸设计界从对国际流行色感知与关注,逐渐发展到自发、自觉的尝试与探索,直至以多元的叙事主体与叙事模式积极参与到国际流行色的叙事体系与进程之中,此过程既是对流行色的认知、探索,也是色彩观念的不断转换。不同叙事主体对流行色和丝绸设计认知、观点、设计实践的多元叙述,对中国流行色的发展起都到了重要的推动作用。
张婕[3]（2019）在《服装流行色色相的预测应用研究》文中研究指明服装行业在我国经济中扮演着重要的角色,而服装色彩是提高商品市场竞争力的重要元素,服装行业利益相关者需要根据预测的流行色参与到服装的设计、样衣、订货、营销和销售等环节。当前服装流行色预测所使用的样本是各个权威机构发布的流行色定案信息,并未结合实际生活中的各种前沿时尚资讯。本文依托东莞市虎门服装协作创新中心的服装云设计交易平台中的服装设计师空间,研究了采用流行色定案信息和时装周秀场图片信息进行服装流行色预测,并将研究结果应用于服装设计师空间中的“色彩趋势”模块。本文对基于定案信息的服装流行色色相趋势预测进行了研究,并以近年相关研究中公布的2007年至2013年国际流行色委员会（INTERCORLOR）发布的288个流行色定案信息为样本,本文提出使用FCM聚类算法对色相进行分类并重新界定各类颜色的区间,统计各类颜色所占比值,将结果分别应用于GM（1,1）、BP神经网络所构建的预测模型中,研究发现基于FCM的色相预测模型相较于其他分类方法的预测模型来说具有更高的精确度,其中,基于定案信息的GM（1,1）精度最高,MSE可达到0.00028。在基于定案信息的服装流行色色相趋势预测基础之上,本文提出了一种基于图片信息的服装流行色色相趋势预测流程,为了与基于定案信息的研究结果做对比,采用2007年至2013年VOGUE时尚网四大时装周中15个品牌的20459张秀场图片。通过本文提出的基于GC-Ellipse（Grab Cut-Ellipse）的服装图像前景提取算法提取图片中的服装信息,通过主题色提取算法获取服装的4个主题颜色,使用HSV色彩空间对色彩进行量化并提取色相值,将处理后的数据应用前文的预测方法进行预测。本文设计的基于图片信息的服装流行色色相处理流程为服装流行色预测研究拓宽了新的思路,打破了当前只依靠定案信息进行预测的局限性。最后将本文的研究成果融合为“色彩趋势”模块应用于服装设计师空间,可对服装生态圈的利益相关者提供指导和帮助,如通过流行色趋势预测来正确引导和推动消费者的行为意识,提高人们的审美情趣及消费品味;协助服装行业利益相关者更好地把握未来服装流行色的变化趋势,从而制定更有效地设计、生产计划。
胡志强[4]（2018）在《基于灰色马尔科夫模型与支持向量机的家纺流行色趋势预测应用研究》文中研究说明家纺流行色趋势预测是指用特定的模型方法判断并确定一段时间内家用纺织品色彩流行的发展趋势。准确掌握流行色趋势走向能够有效地辅助家用纺织品设计工作,避免产品盲目开发,进而提升企业产品的竞争力。事实上,色彩为产品所创造的低成本高附加值的竞争力惊人,使得流行色趋势信息处于封闭、保密的状态,导致了流行色信息不能及时得到广泛传播和运用,也正因此促进了家纺流行色的趋势预测研究。目前,虽然在这一方面取得了一些研究成果。不过,整体来讲该研究还只是处于摸索阶段,存在着色彩数据量化分类不统一、数据挖掘程度不高等问题,建立并完善家纺流行色预测体系仍是十分必要的。课题以国际流行色权威机构国际色彩委员会发布的流行色定案为数据来源,通过对流行色定案信息和色彩体系的分析,确定了对色彩数据进行量化分类的方法。然后结合灰色模型、马尔科夫模型、支持向量机模型的优越性及流行色色相数据的特征构建了家纺流行色预测模型。最后,展开了家纺流行色色相预测的具体应用研究。本课题的内容组织结构由以下几个部分组成:第一部分概述了课题的时代研究背景、意义及相关研究的进展情况,进而提出了本课题的研究思路及研究方法。第二部分阐述了色彩体系的相关知识,并结合流行色定案信息,确定了对色彩数据进行量化分类的方法。最后,对量化后的色相数据进行了特征分析。第三部分介绍了数据预测的基本理论,基于此探讨了几种常见预测模型应用到家纺流行色趋势预测研究中的现实可行性。第四部分深入研究了灰色模型应用于家纺流行色色相预测的可行性,设计了具体的预测方案及实施步骤;并在此基础上提出了基于马尔科夫残差修正模型的改进方法,对比了改进前后的模型对预测效果的影响。第五部分立足于支持向量机强大的非线性关系学习能力及小样本数据建模的优越性,探讨了其在家纺流行色色相预测中的可行性,设计了支持向量回归模型应用于流行色色相预测的具体方案和实施步骤;最后通过不断调整优化模型的参数,比较了不同模型参数对预测结果的精度及模型泛化能力的影响。最后一部分是本课题的结论。总结了课题的研究结论,并给出了今后研究工作中需要重点考虑的几个问题及努力的方向。
韩怿[5]（2017）在《女装流行色量化分析预测与应用》文中提出服装流行色不仅提升服装附加价值,对提升产品形象、提高产品市场竞争力具有重要的意义,服装流行色预测成为服装行业十分重要的环节。国外服装流行色预测研究起步较早,不同国家、不同机构使用一定的预测方法与预测理论对此进行研究,并取得一定进展;国内流行色研究起步相对较晚,与国外相比缺乏相关研究经验。目前国内关于服装流行色预测方法还处于探索研究阶段,并没有形成完善、有效的流行色预测理论,更缺乏流行色实际应用方面的研究。色彩是人视觉的感受,用语言对色彩进行描述具有一定的感性和模糊性,准确描述色彩是对流行色进行分析、预测的前提。本文在对比各色彩体系的基础上借用Pantone服装色彩体系,以Pantone发布的2005-2016年女装流行色为研究样本,对色彩在量化和分类的基础上,从多角度对研究样本进行分析统计,总结流行色变化的规律和特征。春夏流行色整体色相黄红、蓝紫、黄出现较多;明度以中明度为主,纯度以低纯度为主;秋冬流行色整体色相黄红、红、蓝紫出现较多;明度以低明度为主,纯度以中纯度为主。流行色每年都存在一定程度的变化,色相、明度和纯度变化规律不同;春夏流行色与秋冬流行色变化规律不同;流行色特征规律变化周期为三年。本文对目标女性进行了流行色偏好随机抽样问卷调查,目的在于了解目标女性对流行色偏好,对流行色预测以及实际应用提供参考。调研选择18-55周岁居住在大中型城市的女性,共发放200份问卷,回收181份,调研结果显示:被调研者认为流行色变化的周期较短且受外界因素的影响,色相、明度、纯度的变化方式有所不同;在春夏季主要偏好黄、黄红、红等色相、中明度、中纯度流行色;秋冬季节偏好黄红、红、黄等色相、中明度、中纯度流行色。在得出流行色色相、明度、纯度变化不同以及规律周期为三年的基础上,构建BP神经网络预测模型和灰色GM（1,1）预测模型将2005-2014年Pantone流行色作为预测样本,对2015年流行色从色相、明度、纯度三个方面进行预测。从模型自身评价以及与实际结果对比,分析流行色预测模型的优劣,得出较优模型,并使用2016年Pantone流行色数据对上述结论进行验证。研究结论显示,流行色预测结果的准确性存在季节差异;灰色GM（1,1）预测模型对色相的预测效果较好;而明度、纯度预测方面,BP神经网络模型预测效果较好。基于2016年流行色进行量化预测结果,结合流行色变化规律特征、目标群体色彩偏好,对预测结果进行还原,得出对应的色彩类型,并与2016年Pantone实际流行色进行对比分析,得出春夏季流行色还原准确率为60%,秋冬季流行色还原准确率为80%。最后对流行色的实际应用情况进行了分析和实例研究,选择Chanel、Dior、Dolce&Gabbana、Versace四个具有代表性的国际女装品牌,对其2012-2016年出现过的服装流行色进行收集分析,研究色彩运用与发布流行色以及目标群体色彩偏好之间的关系,分析不同服装风格与其使用的实际流行色之间的关系。研究表明品牌女装流行色与Pantone发布的流行色色相和纯度相类似,而明度差异较大;与目标对象的调研结果中色相和明度较类似,而纯度差异较大。品牌女装在使用流行色时,色相大多依照当季主题选定,而明度、纯度则依据品牌风格进行调整。
张旭兰[6]（2017）在《经济因素对服装流行色趋势影响的实证研究 ——基于服装流行色的量化与预测分析》文中提出经济基础决定上层建筑,所有文化衍生品的孕育都离不开经济发展的沃土,大到文化的的全球性共融,小到一件服装呈现的文化信息。而色彩,作为服装呈现给消费者的第一眼文化信息,在很大程度上影响了消费者的购买欲望,而流行色作为时尚色彩的风向标,更是生产者和消费者需要关注的重点问题。服装流行色可以说是集科学技术、功效经济、美观表现于一身的综合产物,它的发展趋势既影响整体经济,同时又受到各种宏观、微观经济因素的影响,两者之间有着千丝万缕的关系。而当前,业内关于经济因素对于服装流行色趋势变化的影响研究却凤毛麟角,本文旨在通过对相关历史文献进行搜集、分析和总结,深入探讨经济因素对服装流行色相趋势变化的影响,从而丰富服装流行色研究领域的相关理论和方法。色相,作为色彩的首要特征,是区别不同色彩最基本的标准,而CNCSCOLOR是中国最权威的流行色研究机构,它发布的年度流行色是可靠而具有代表性的,所以以CNCSCOLOR的年度流行色色相为代表,研究经济因素对服装流行色趋势的影响是有意义的。本文从政治、经济、文化、社会、科技等方面对影响因素进行筛选,包括感兴趣的经济因素、比较重要的PANTON年度色相和时尚先锋引领因素、社会稳定程度因素与科技发展水平因素。通过建立回归模型得出流行色色相的发展趋势与各个因素的相关性,并对年度流行色色相的寓意与经济因素结合而进行分析,重点是对经济状况的好坏与色相冷暖趋势的相关性进行分析和总结。本文结构如下:第一章前言,介绍的是论文的研究目的、意义与现状以及对相关文献的总结;第二章基本概念及理论,介绍的是流行色及要素的定义、对服装的意义和CNCSCOLOR色彩体系;第三章服装流行色的量化与预测,对服装流行色定案的特征进行分析并运用BP神经网络模型仿真预测未来趋势,验证数据预测的真实有效性;第四章阐释经济因素对服装流行色趋势的影响分析,并介绍了典型经济因素对服装流行色趋势影响机理的理论分析;第五章经济因素对服装流行色趋势影响模型的实证分析,通过对数据的全面整理、模型的假设与建立、变量的选择以及结果分析与论证,得出主要经济变量对主导服装流行色色相的影响关系;第六章结论,讲述的是通过模型得到的结论所带来的一些现实启示以及建议。
常丽霞,苗勇,高卫东[7]（2016）在《国际服装流行色定案特征分析》文中研究指明应用量化分析方法研究流行色定案特征。以2007—2013年国际服装流行色定案为研究对象,应用PANTONE色彩体系实现对定案的量化与分类,通过统计分析获得2007—2013年定案在色相、明度、纯度属性上的特征,并对影响定案的相关因素进行分析。研究结果表明:2007—2013年定案在色相上始终表现为暖色为主,冷色和中性色为辅的特征;明度上表现为低明度色含量高,定案呈现明亮色与深暗的反季节性色并行混搭的风格;纯度上表现为低纯度色多,高纯度色少的春夏季节性和女装的特征。在2007—2013年定案中,分类后的数据在色相、明度和纯度变化上的波动性显着,但变化不存在线性相关性。该项研究对流行色的预测具有参考价值。
卢雨正,高卫东,常丽霞[8]（2015）在《春夏女装流行色的层次聚类分类方法》文中进行了进一步梳理采用层次聚类分析方法对春夏女装流行色进行分类,按照流行色预案间的色差距离对女装流行色进行量化分类。以2007至2015年国际流行色协会发布的春夏女装流行色预案为数据样本,采用层次聚类的聚合算法对流行色预案进行分类,之后依照色彩类别出现频次,将所得类别分为继承类色彩类别和创新性色彩类别,研究色差阈值与聚类结果的关系。实验结果显示,在色差阈值为10.40时,春夏流行色预案可形成12个继承类色彩类别,且继承类色彩所占比例达到38.8%,形成的继承类色彩类别及各类别色彩分布体现了春夏女装流行色分布的特点。
吴训信,招霞[9]（2015）在《流行色在丝绸产品设计中的运用——以紫色为例》文中研究指明目前流行色趋势已成为企业开发新产品时的重点研究要素,在产品设计方面具有重要的意义。文章结合中国流行色等机构成立和发展的历程,简要梳理丝绸流行色研究的历史,指出丝绸是中国最早关注流行色的行业,在流行色的分析及运用方面始终走在中国前沿。在此基础上,从当今社会文化心理需求、国际流行色趋势、中国市场调研、流行周期四方面分析了作为流行色的紫色,结合具体的产品提供了几个以紫色为主色调的丝绸产品设计案例,并就紫色在近两年丝绸产品设计中的应用提出中肯的建议。
李晓彤[10]（2015）在《女装中流行色彩应用与分析》文中指出我们日常生活中无处不存在着色彩,它使得我们的生活更加丰富,使产品更具有吸引力。在服装领域,色彩作为服装设计中重要的元素之一,在服装中发挥着重要的作用。尤其是作为符合时尚潮流的流行色彩,其具有较高的商业价值。同时,流行色彩所具有的文化属性也是现代人们的在日常生活中不可或缺的。因此,流行色彩的应用已越来越受到各个行业的重视,并作为产品开发策略加以研究与应用。尤其是在女装设计中,从生理方面来看,女性对于色彩更加的敏感,她们在消费方面对色彩的需求比男性高。因而,流行色彩在女装设计中的运用更应该被重视。合理的将流行色彩运用到女装设计中,不仅可以满足消费者对于时尚的需求,还会给服装增加附加价值。本文围绕流行色彩,从流行色彩的起因、发展开始分析,着重研究流行色彩在女装领域的应用情况。本文主要分为四个部分。第一部分主要研究流行色彩的特性、起因以及流行色彩在服装领域内的发展状况。第二部分,对服装领域内流行色彩的变化规律、影响因素以及影响流行色彩在女装设计中的关联因素进行分析研究。第三部分,总结流行色彩在女装设计中的应用方法,为中小服装企业在流行色彩的应用方面提供思路和指导。最后一部分,根据总结的流行色彩选择与应用方法,进行流行色彩在女装品牌中的色彩规划实践。
二、2001春夏中国流行色──中国流行色协会发布（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、2001春夏中国流行色──中国流行色协会发布（论文提纲范文）
（1）服装流行色预测模型研究（论文提纲范文）
| 1 服装流行色预测的研究现状 |
| 2 服装流行色预测模型分析 |
| 2.1 市场调研分析法 |
| 2.2 函数模型分析法 |
| 2.3 主观判断分析法 |
| 3 云计算技术服装流行色预测模型设想 |
| 4 结语 |
（3）服装流行色色相的预测应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与算法 |
| 2.1 色彩量化空间及相互转化 |
| 2.2 FCM算法 |
| 2.3 Grab Cut图像分割算法 |
| 2.4 椭圆肤色检测模型 |
| 2.5 流行色趋势预测模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于定案信息的服装流行色色相趋势预测 |
| 3.1 基于定案信息的服装流行色趋势预测流程设计 |
| 3.2 基于FCM的颜色分类算法 |
| 3.3 基于定案信息的服装流行色色相预测模型 |
| 3.4 实验和评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于图片信息的服装流行色色相趋势预测 |
| 4.1 基于图片信息的服装流行色色相趋势预测流程设计 |
| 4.2 基于GC-Ellipse的服装图像前景提取算法 |
| 4.3 服装主题色提取算法 |
| 4.4 实验与结果 |
| 4.5 服装流行色预测结果评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 应用 |
| 5.1 历年流行色定案信息汇总 |
| 5.2 历年定案色彩报告及颜色趋势预测 |
| 5.3 历年秀场色彩提炼报告 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 |
| 致谢 |
| 附录 INTERCOLOR流行色定案 |
（4）基于灰色马尔科夫模型与支持向量机的家纺流行色趋势预测应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 研究的主要内容、方法和创新点 |
| 1.3.1 研究的主要内容 |
| 1.3.2 研究的主要方法 |
| 1.3.3 研究的创新点 |
| 第二章 流行色定案信息的分析和量化 |
| 2.1 确定研究对象 |
| 2.1.1 确定流行色定案 |
| 2.1.2 选择色彩体系 |
| 2.2 流行色的分类与量化 |
| 2.2.1 色彩属性分析 |
| 2.2.2 色相的分类统计 |
| 2.2.3 色相数据的特征分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 预测模型理论概述 |
| 3.1 数据预测的基本理论 |
| 3.1.1 惯性原理 |
| 3.1.2 相关性原理 |
| 3.1.3 相似性原理 |
| 3.1.4 作用衰减原理 |
| 3.1.5 概论性原理 |
| 3.1.6 反馈原理 |
| 3.2 几种常用的趋势预测方法 |
| 3.2.1 时间序列预测模型 |
| 3.2.2 回归分析模型 |
| 3.2.3 灰色模型 |
| 3.2.4 马尔科夫模型 |
| 3.2.5 神经网络模型 |
| 3.2.6 支持向量机 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于灰色马尔科夫模型的家纺流行色色相预测 |
| 4.1 灰色马尔科夫预测模型 |
| 4.1.1 灰色系统理论 |
| 4.1.2 马尔科夫链 |
| 4.2 预测模型的可行性分析 |
| 4.3 灰色马尔科夫模型的应用研究 |
| 4.3.1 模型构建 |
| 4.3.2 预测方案设计 |
| 4.4 灰色马尔科夫模型实例预测 |
| 4.4.1 采用GM(1,1)预测 |
| 4.4.2 马尔科夫模型进行残差修正 |
| 4.4.3 模型评价与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于支持向量回归模型的家纺流行色色相预测 |
| 5.1 支持向量机基本理论 |
| 5.1.1 支持向量机的线性回归 |
| 5.1.2 支持向量机的非线性回归 |
| 5.1.3 核函数 |
| 5.1.4 损失函数 |
| 5.2 预测模型的可行性分析 |
| 5.3 支持向量回归模型的应用研究 |
| 5.3.1 历年流行色色相比率的相空间重构 |
| 5.3.2 模型构建 |
| 5.3.3 预测方案设计 |
| 5.4 支持向量回归模型实例预测 |
| 5.4.1 采用SVR预测 |
| 5.4.2 选择模型参数 |
| 5.4.3 模型评价与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录1 读硕士学位期间发表的论文及参与的项目 |
| 附录2 流行色定案的PANTONE色彩编号表 |
（5）女装流行色量化分析预测与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 流行色量化预测研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 现有研究中的不足 |
| 1.3 研究内容及创新 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究创新点 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 流行色量化与预测 |
| 2.1 流行色概述 |
| 2.1.1 流行色特征 |
| 2.1.2 影响流行色变化因素分析 |
| 2.1.3 流行色变化规律分析 |
| 2.2 流行色量化 |
| 2.2.1 色彩空间体系 |
| 2.2.2 流行色量化方法 |
| 2.3 流行色预测 |
| 2.3.1 预测学相关理论 |
| 2.3.2 流行色主要发布机构 |
| 2.3.3 流行色主要预测方法 |
| 2.3.4 影响流行色预测因素分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 女性服装色彩偏好研究 |
| 3.1 调研意义 |
| 3.2 调研问卷设计 |
| 3.2.1 调研目的 |
| 3.2.2 调研计划 |
| 3.2.3 调研方法 |
| 3.3 调研结论与分析 |
| 3.3.1 调研数据统计 |
| 3.3.2 调研数据分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 流行色预测信息量化分析 |
| 4.1 流行色的量化与分类 |
| 4.1.1 流行色预测信息及色彩空间选择 |
| 4.1.2 色相的量化与分类 |
| 4.1.3 明度的量化与分类 |
| 4.1.4 纯度的量化与分类 |
| 4.2 流行色的分类统计 |
| 4.2.1 流行色分类统计方法 |
| 4.2.2 色相分类统计 |
| 4.2.3 明度分类统计 |
| 4.2.4 纯度分类统计 |
| 4.3 流行色特征分析 |
| 4.3.1 色相特征分析 |
| 4.3.2 明度特征分析 |
| 4.3.3 纯度特征分析 |
| 4.3.4 明度纯度综合特征分析 |
| 4.3.5 色相的明度纯度特征分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 服装流行色预测 |
| 5.1BP神经网络模型预测 |
| 5.1.1BP神经网络原理 |
| 5.1.2 BP神经网络模型建立 |
| 5.1.3 BP神经网络模型分析 |
| 5.2 灰色模型预测 |
| 5.2.1 灰色模型原理 |
| 5.2.2 灰色模型建立 |
| 5.2.3 灰色GM（1,1）预测模型分析 |
| 5.2.4 模型预测结果对比与分析 |
| 5.3 预测结果验证与分析 |
| 5.3.1 流行色预测验证 |
| 5.3.2 流行色预测模型的评价 |
| 5.3.3 预测色彩还原及评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 女装流行色应用分析 |
| 6.1 品牌女装选择与分析方法 |
| 6.1.1 品牌女装选择与分析 |
| 6.1.2 样本来源与处理分析方法 |
| 6.2 品牌女装流行色应用分析 |
| 6.2.1 Matlab下流行色三维应用空间的构建 |
| 6.2.2 女装品牌流行色应用分析 |
| 6.3 品牌女装流行色对比与分析 |
| 6.3.1 品牌女装流行色应用分析 |
| 6.3.2 品牌女装流行色对比分析 |
| 6.3.3 品牌女装流行色变化规律分析 |
| 6.3.4 品牌女装流行色与服装风格 |
| 6.3.5 品牌女装流行色与Pantone流行色差异分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 Pantone流行色信息 |
| 附录2 女性服装色彩偏好调查问卷 |
| 附录3 品牌女装流行色测色 |
| 致谢 |
（6）经济因素对服装流行色趋势影响的实证研究 ——基于服装流行色的量化与预测分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容与创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 基本概念及基础理论 |
| 2.1 流行色定义及要素 |
| 2.2 流行色对服装的意义 |
| 2.2.1 经济上的意义 |
| 2.2.2 学术上的意义 |
| 2.2.3 社会价值 |
| 2.3 CNCSCOLOR色彩体系 |
| 2.4 经济相关变量属性 |
| 2.5 回归分析模型的运行原理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 服装流行色的量化与预测 |
| 3.1 服装流行色预测的发展 |
| 3.2 服装流行色定案的量化与分析 |
| 3.2.1 色彩的量化 |
| 3.2.2 数据来源与样本选择 |
| 3.2.3 流行色定案的量化 |
| 3.2.4 流行色定案的特征分析 |
| 3.3 服装流行色预测模型 |
| 3.3.1 BP神经网络理论 |
| 3.3.2 服装流行色色相预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 经济因素对服装流行色趋势的影响的机理分析 |
| 4.1 经济相关影响因素的讨论 |
| 4.2 服装流行色趋势的影响因素 |
| 4.2.1 色相流行影响因素 |
| 4.2.2 明度流行影响因素 |
| 4.2.3 纯度流行影响因素 |
| 4.3 典型经济因素对服装流行色趋势影响的理论分析 |
| 4.3.1 宏观经济因素 |
| 4.3.2 微观经济因素 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 经济因素对服装流行色趋势影响的实证分析与预测 |
| 5.1 模型假设 |
| 5.1.1 数据收集 |
| 5.1.2 模型假设 |
| 5.2 模型变量的选择及数据说明 |
| 5.2.1 变量的选择 |
| 5.2.2 数据来源 |
| 5.3 模型建立 |
| 5.4 模型估计 |
| 5.5 计量经济学检验 |
| 5.6 模型结果及启示 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与补充说明 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 1 |
| 附录 2 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）国际服装流行色定案特征分析（论文提纲范文）
| 1 实验 |
| 1. 1 研究对象与数据采集 |
| 1. 2 数据量化与分类处理 |
| 1. 2. 1 数据量化方法 |
| 1. 2. 2 数据量化与分类 |
| 2 定案特征分析 |
| 2. 1 色相特征及影响因素分析 |
| 2. 2 明度特征及影响因素分析 |
| 2. 3 纯度特征及影响因素分析 |
| 3 结论 |
（8）春夏女装流行色的层次聚类分类方法（论文提纲范文）
| 1层次聚类 |
| 1.1层次聚类算法 |
| 1.2层次聚类算法距离计算公式 |
| 2实验部分 |
| 2.1样本 |
| 2.2距离阈值 |
| 2.3聚类结果判定依据 |
| 3结果与分析 |
| 3.1距离阈值T与M及ηD关系 |
| 3.2层次聚类分析结果 |
| 4结论 |
（10）女装中流行色彩应用与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 流行色彩的基本概念 |
| 1.1 流行色彩的概念 |
| 1.1.1 流行色彩的概念及特征 |
| 1.1.2 流行色彩的发展与应用 |
| 1.2 流行色彩的起因 |
| 1.2.1 流行色彩与经济因素 |
| 1.2.2 流行色彩与科技因素 |
| 1.2.3 流行色彩与文化因素 |
| 1.2.4 流行色彩与消费因素 |
| 1.3 流行色彩与服装色彩 |
| 1.3.1 服装流行色彩的产生及预测 |
| 1.3.2 服装流行色彩的发布形式及机构 |
| 1.3.3 服装流行色彩预测的方法及基本观点 |
| 1.3.4 服装流行色彩的作用与地位 |
| 第二章 服装与流行色彩分析 |
| 2.1 服装与流行色彩的表现 |
| 2.1.1 影响服装流行色彩的因素分析 |
| 2.1.1.1 社会因素 |
| 2.1.1.2 文化因素 |
| 2.1.2 探索服装流行色彩的变化规律 |
| 2.1.3 体现服装流行色彩的应用价值 |
| 2.2 女装与流行色彩的关联性 |
| 2.2.1 女装品类与流行色彩 |
| 2.2.2 女装风格与流行色彩 |
| 2.2.3 女装品牌与流行色彩 |
| 2.3 女装与流行色彩应用分析 |
| 2.3.1 地域特征与流行色彩 |
| 2.3.2 目标市场与流行色彩 |
| 2.3.3 营销策略与流行色彩 |
| 第三章 流行色彩在女装设计中的应用方法 |
| 3.1 流行色彩运用与女装设计的基本原则 |
| 3.1.1 流行色彩主题与服装定位 |
| 3.1.2 流行色彩开发与服装商品企划 |
| 3.1.3 流行色彩属性与服装系列 |
| 3.2 流行色彩与女装设计的基本方法 |
| 3.2.1 流行色彩与服装款式 |
| 3.2.2 流行色彩与服装面料 |
| 3.2.3 流行色彩的选择与搭配 |
| 3.2.4 流行色彩与服装配饰 |
| 3.3 流行色彩在女装陈列中的表现 |
| 3.3.1 服装陈列中流行色彩运用原理及目的 |
| 3.3.2 女装陈列中流行色彩的运用方法 |
| 第四章 女装中流行色彩的应用与设计实践 |
| 4.1 假设某女装品牌定位 |
| 4.2 流行色彩的选择与分析 |
| 4.3 流行色彩在女装设计中的运用实践 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
四、2001春夏中国流行色──中国流行色协会发布（论文参考文献）
- [1]服装流行色预测模型研究[J]. 黄伟. 国际纺织导报, 2021(03)
- [2]时尚叙事的被动与主动——论流行色在丝绸设计中的历史情境、叙事主体及模式（1960-1985）[A]. 龚建培. 2020中国色彩学术论文集（优秀论文篇）, 2020
- [3]服装流行色色相的预测应用研究[D]. 张婕. 东华大学, 2019(03)
- [4]基于灰色马尔科夫模型与支持向量机的家纺流行色趋势预测应用研究[D]. 胡志强. 武汉纺织大学, 2018(01)
- [5]女装流行色量化分析预测与应用[D]. 韩怿. 东华大学, 2017(05)
- [6]经济因素对服装流行色趋势影响的实证研究 ——基于服装流行色的量化与预测分析[D]. 张旭兰. 北京服装学院, 2017(03)
- [7]国际服装流行色定案特征分析[J]. 常丽霞,苗勇,高卫东. 毛纺科技, 2016(04)
- [8]春夏女装流行色的层次聚类分类方法[J]. 卢雨正,高卫东,常丽霞. 纺织学报, 2015(10)
- [9]流行色在丝绸产品设计中的运用——以紫色为例[J]. 吴训信,招霞. 丝绸, 2015(07)
- [10]女装中流行色彩应用与分析[D]. 李晓彤. 青岛大学, 2015(06)