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文檔簡介
1、該課題在大豆蛋白質改性纖維產品開發(fā)過程中應用計算機技術解決了生產中的兩個問題.一是對大豆蛋白質改性纖維和維綸纖維進行鑒別方法的研究.大豆蛋白質改性纖維與維綸纖維在化學性能和形態(tài)結構上非常相似,該課題基于大豆蛋白質改性纖維和維綸纖維的縱向光學顯微鏡照片,利用MATLAB工具箱中的支持向量機和判別分析兩種方法進行纖維鑒別的研究.支持向量機是近年來在統(tǒng)計學習理論基礎上發(fā)展起來的一種模式識別新方法,在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出
2、特有的優(yōu)勢.研究結果顯示,用支持向量機進行分類可獲得100%的正確率,且速度快、操作簡便.適于企業(yè)仿樣設計以及質量監(jiān)督部門質量監(jiān)控時應用.二是利用神經(jīng)網(wǎng)絡技術根據(jù)纖維性能和加工參數(shù)預測紗線拉伸性能.多年來,這一問題主要使用數(shù)學或經(jīng)驗模型解決,近十年來,神經(jīng)網(wǎng)絡被用于解決這一問題.利用神經(jīng)網(wǎng)絡建立紗線質量預測模型,可以利用網(wǎng)絡將經(jīng)驗匯總起來.如果能提供足夠的數(shù)據(jù),便可以取代工廠利用工藝人員的經(jīng)驗設計生產工藝、制作小樣來預測成品質量的方式,
3、節(jié)省大量的人力、物力和時間.另外實際生產過程中某些性能指標與原料性能以及工藝參數(shù)的非線性關系非常復雜,通過神經(jīng)網(wǎng)絡則可以迅速、準確地完成這項任務.該課題選用三種預測方法進行比較:BP神經(jīng)網(wǎng)絡、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡和傳統(tǒng)的多元線性回歸方法.結果表明,用徑向基函數(shù)網(wǎng)絡可以達到較高的預測精度,且網(wǎng)絡穩(wěn)定、結果唯一.如果能不斷地積累并選擇訓練數(shù)據(jù),網(wǎng)絡的預測準確性將進一步提高.該課題在最優(yōu)預測模型基礎上,還進行了紡紗工藝的優(yōu)化,主要解決在保證紗線具有
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