In recent years, with the increasing of consumers’ expectations from textile products, researchers and producers of textile and apparel sectors focused on development of comfortable clothing systems. Artificial neural networks systems are research techniques that are trying to contribute to these developments.
There are a lot of researches in literature about analysing relationship between clothing comfort and parameters of fabrics using statistical methods. On the other hand, there are some limitations in using them. One of the most common problems encountered in statistical modelling is non-linear relationship between clothing comfort and the parameters of fabrics. Artificial neural networks systems are known trying to make prediction considering all the impact of the parameters together.
In this study, a literature research was performed about using artificial neural networks in prediction of clothing comfort.
Son yıllarda tüketicilerin tekstil ürünlerinden beklentilerinin artması ve giysi tercihlerinde konforun ön sıralarda yer almaya başlamasıyla birlikte araştırmacılar ile tekstil ve hazır giyim üreticileri daha konforlu giysi sistemlerinin geliştirilmesi konusuna yoğunlaşmışlardır. Yapay sinir ağları sistemleri ise bu gelişmelere katkıda bulunmaya çalışan araştırma teknikleri arasında yer almaktadır.
Literatürde, çeşitli kumaş parametreleri ile giyim konforu arasındaki ilişkiyi analiz etmek amacıyla istatistiksel yöntemler kullanılarak birçok araştırma yapılmıştır. Ancak kullanılan istatistiksel yöntemlerde bazı kısıtlamalar bulunmaktadır. İstatistiksel modellemede karşılaşılan en yaygın problemlerden birisi giyim konforunu etkileyen farklı parametrelerin giyim konforu ile doğrusal olmayan ilişkisidir. Yapay sinir ağları sistemleri bütün parametrelerin ortaklaşa etkisini göz önünde bulundurarak tahminleme yapmaya çalışan yöntemlerden bir tanesi olarak bilinmektedir.
Bu çalışma kapsamında giyim konforunun tahminlenmesinde yapay sinir ağları sistemlerinin kullanımına yönelik bir literatür araştırması yapılmıştır.