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龙图腾网获悉坦博尔集团股份有限公司申请的专利基于服装设计的大数据采集分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121010403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511537552.0，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权基于服装设计的大数据采集分析方法及系统是由王红;王怀志;杨小龙设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于服装设计的大数据采集分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及服装设计与大数据分析技术领域，公开了基于服装设计的大数据采集分析方法及系统，其中，基于服装设计的大数据采集分析方法包括：获取多源异构数据；采用数据质量评估算法和清洗技术；提取服装图像特征模型；量化服装图像特征的设计要素并分析要素关联性；采用基于LSTM的时间序列预测模型和多因子影响模型得到流行趋势预测结果；采用特征工程方法得到多维度用户特征；进行用户偏好聚类分析；对候选设计方案进行优化、质量评估和筛选；采用基于随机森林的市场表现预测模型进行预测；进行风险评估；本发明通过时间序列深度学习模型的应用，能够捕捉流行趋势的复杂变化规律，实现对未来流行趋势的精准预测。

本发明授权基于服装设计的大数据采集分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于服装设计的大数据采集分析方法，其特征在于，包括： 获取多源异构数据，多源异构数据包括电商平台销售数据、社交媒体用户生成内容、时尚网站专业资讯以及环境数据；对多源异构数据采用数据质量评估算法和清洗技术，得到标准化数据集； 对标准化数据集采用特征工程提取服装图像特征和多维度用户特征；量化服装图像特征的设计要素并分析要素关联性，得到服装设计要素特征向量； 获取标准化数据集中的环境数据，对服装设计要素特征向量和环境数据输入基于LSTM的时间序列预测模型和多因子影响模型，得到流行趋势预测结果； 对多维度用户特征进行用户偏好聚类分析，得到用户偏好挖掘结果； 将用户偏好挖掘结果和流行趋势预测结果输入生成对抗网络得到候选设计方案，对候选设计方案进行优化、质量评估和筛选，得到个性化设计方案；采用生成器和判别器的对抗训练机制，得到能够生成创新设计方案的模型；生成器网络以用户偏好特征和流行趋势信息作为输入，输出候选设计方案；判别器网络负责评估生成设计的质量和真实性；通过迭代优化过程，使生成器能够产生既符合用户偏好又具有创新性的设计方案； 对个性化设计方案进行市场预测和风险评估，得到市场表现预评估结果和风险控制建议，所述市场表现预评估结果和风险控制建议的生成过程具体包括： 获取个性化设计方案，基于个性化设计方案构建基于随机森林的市场表现预测模型，市场表现预测模型包括销量预测、用户接受度预测和市场风险评估； 采用蒙特卡洛仿真方法对市场表现预测模型进行多维度风险评估，设置仿真次数和置信区间； 基于多维度风险评估结果生成决策支持分析报告，得到市场表现预评估结果和风险控制建议； 基于个性化设计方案的实时反馈数据建立性能监控体系，对比个性化设计方案的实时反馈数据与市场表现预评估结果评估准确性，采用在线学习和增量学习技术进行市场表现预测模型更新；为每次模型更新建立版本标识，记录更新前后的性能指标变化，当新模型性能下降时能够快速回滚到稳定版本。

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