摘要： 为提高青年女性胸部体型分类的准确率，从而为个性化女装的结构设计提供依据，以满足服装个性化发展要求，构建了一种基于长短记忆神经网络（LSTM）的青年女性胸部体型识别模型。运用三维测量技术获取230名女青年人体数据，采用聚类分析提取了5项反映胸部形态的典型指标，根据典型指标将胸部体型细分为3类；在此基础上构建了基于LSTM组合全连接层的胸部体型识别模型，将5项典型指标作为特征参数输入，采用小批量亚当优化算法训练模型避免陷入局部最优，使用dropout降低过拟合，输出结果运用Softmax回归分类器实现胸部体型分类。结果表明，该模型能有效对胸部体型进行识别分类，分类准确率为94.6%，与传统的BP网络和PNN网络对比，该模型的拟合效果和预测精度更高。
