【热阻】是评价织物热舒适性的重要参数，它反映了面料阻碍热量传递的能力。面料的热阻在不同的环境条件下会有变化，对于设计和开发适应各种气候条件的服装至关重要。传统上，获取面料热阻值通常依赖于实验室的测试设备，如文中提到的ＹＧ(Ｂ)６０６Ｇ型纺织品热阻和湿阻测试仪，这种方法费时费力，且数据获取量有限。
【GRNN神经网络】全称为广义回归神经网络（General Regression Neural Network），是一种特殊的神经网络模型，特别适合处理非线性回归问题。GRNN的优势在于其简洁的结构和快速的学习过程，只需要少量的训练数据就能得到较为精确的预测。在面料热阻预测中，GRNN能够利用少量输入参数（如环境温度、湿度等）来预测面料在特定环境下的热阻值，显著减少了实验需求，提高了预测效率。
【深度学习与机器学习】是现代数据分析和预测中的核心技术。深度学习主要通过构建多层神经网络，模拟人脑的学习过程，从大量数据中自动提取特征并进行预测。而机器学习则是一类让计算机通过经验改进性能的方法，包括监督学习、无监督学习等。GRNN属于监督学习的一种，它通过已有的热阻测试数据进行训练，然后用于未知环境下的热阻预测。
【数据建模】在本文中指的是使用GRNN构建热阻预测模型。通过收集面料在不同环境下的热阻数据，构建的GRNN模型可以模拟这种关系，为新环境下的热阻预测提供依据。数据建模是科学决策和优化过程的关键步骤，能够帮助研究人员快速评估和比较不同面料的热舒适性。
【专业指导】在这一研究中可能涉及了对实验设计、数据处理、模型构建和验证等多个环节的专业指导。这可能涵盖了如何选择合适的测试条件，如何有效地利用MATLAB软件进行GRNN模型的编程和训练，以及如何通过统计方法（如WILCOXON符号秩检验）评估模型的预测性能和实际值之间的差异。
该研究使用GRNN神经网络构建面料热阻预测模型，相比于传统的测试方法，不仅减少了实验工作量，而且提升了预测精度。同时，GRNN模型的建立过程较BP神经网络更客观，预测结果更准确。这样的研究对于理解和改善服装的热舒适性，以及为服装设计提供科学依据具有重要意义。
