近日，我校时尚传媒学院副院长、副教授蔺丽与时尚传媒学院院长、教授甘文合作的论文《基于物联网的传统汉服的三维仿真设计与应用》，发表在SCI期刊《Discrete Dynamics in Nature and Society》（2022卷文献号：6977485）。

据悉，《Discrete Dynamics in Nature and Society》是一本开放获取期刊。自然与社会离散动力学(DDNS)的主要目标是促进与自然科学和社会科学中遇到的复杂系统的离散动力学相关的基础研究和应用研究之间的联系。

中国传统汉服是中国历史和文化的象征。近年来，汉服开始逐渐复兴。对于汉服设计师来说汉服三维仿真设计的准确性是关键。然而，不同的汉服、朝代在图案、颜色、形状和历史信息特征均不同，这就需要汉服设计师掌握更多的图案和历史信息特征，从而准确把握传统汉服特色与设计计划两者之间的关系。

本文结合了互联网技术以及CNN技术，对于汉服、CNN和互联网的历史信息特征技术可以很好地捕捉历史的变化以及不同朝代的汉服信息。该模式对于汉服、CNN和物联网技术的特征和颜色特征可以做出很好的预测。预测误差该特征的分布相对均匀，误差在3%以内。可以进一步说明汉服特征值的准确性和可靠性物联网技术。CNN和物联网技术预测汉服的形状特征，所有特征值都是分布的在95%置信区间内。对于平均预测误差，最大预测误差仅为2.84%。总体而言CNN方法和物联网技术具有良好的可靠性和汉服三维仿真设计的准确性。