随着竞争的不断加剧和信息技术的不断发展，传统服装CAD已不能满足小批量、多品种、时尚化、个性化的市场需求，能否实现参数化、智能化己成为评价一个CAD系统优劣的重要技术指标。因此，如何实现智能化专家系统、提高系统效率就成为课题研究的焦点，更是当前金融危机下扩大内需服装产业转型的迫切要求。　　 专家知识的获取与描述是智能化专家系统首要的研究问题。基于规则的推理是传统专家系统常用的一般推理和知识表达方法，其表现形式单一、易于理解、实现，有利于问题求解和系统开发，从而广泛应用于专家系统和人工智能领域。但它也有许多不足，如规则库难于维护，存在知识获取瓶颈等，因而近十几年人工智能领域又发展起另一推理模式——基于实例的推理，它不需要精确的领域模型，推理转化为对已有经验或实例的重用，避开了知识获取的瓶颈，较好地弥补了基于规则推理的不足。　　 服装领域是一个非常注重经验的领域，服装设计的过程常常既要依赖专业领域知识来求解问题，同时更需依靠丰富的设计经验来推理与借鉴。因此，本文将基于实例的推理技术引入传统的产生式专家系统，综合两大推理技术的优势，对裙装的智能参数化设计与重用进行了研究。　　 课题研究的主要内容如下:　　 一、通过对标准女体躯干研究分析及其关键部位数据的提取，得到了规范化的裙装款式图的绘制方法，建立了连衣裙和半身裙两类标准款式图绘图模板及绘图要求，为款式图的识别奠定了基础。　　 二、比较研究了实例推理技术和规则推理技术各自的优缺点，对二者结合应用的可能性进行了分析;总结了两大推理技术的知识表述方法和内容的表达形式。　　 三、论述了AutoCAD系统的主要特点，以其为开发平台进行服装专业定制开发的意义以及定制开发工具。同时针对服装的特点梳理了面向对象的系统开发思想，建立了基于规则与实例推理技术的裙装款式开发系统框架和整体流程。　　 四、对裙装参数化设计方法及参数化建模进行了研究，提出了将复杂设计问题简化的层级分解树和框架知识的表示方法，并结合人机交互界面设计和参数化技术，实现了标准款式图绘图模板的参数化和典型裙装款式的参数化建模。　　 五、为了实现款式、结构设计的集成，对裙装款式图几何、特征信息的识别进行了研究，建立了一般款式的识别规则和信息提取算法及款式识别错误处理机制，实现了常规连衣裙和半身裙的数字化识别。　　 六、研究了款式图识别信息的重用及向结构图的转化，提出了样板知识获取与描述策略;针对规则与实例推理的不同，分别建立了规则库和实例库，并探讨了实例的检索技术，将其与数据库技术相结合，提出了实例模板+实例关键特征属性+设计历史的索引机制，为实例的快速检索和实例维护奠定了良好的基础。　　 七、研究了图形图库建立及管理方法，实现了图形入库、查询编辑、调出等操作与维护。　　 本文通过规则与实例推理技术在裙装参数化设计中的应用研究，借助VBA开发工具，实现了裙装款式图的快速设计、识别及样板的智能自动生成，是服装技术与经验和人工智能技术结合运用的一次有效探索，而创造性地将两大推理技术结合运用，将大大推进服装专家系统的发展，为服装CAD智能化发展提供一种借鉴思路。本系统的研究也是集款式设计、结构设计于一体的一次有益探索，其重建和重用功能将丰富CAD系统、有效简化操作，提高设计效率，实现企业技术、经验的重用，体现了服装与人工智能技术结合的优越性。