基于KPCA-LSSVM的两阶段纺纱质量的预测模型

纺纱是复杂的多环节生产过程,纺纱产品的质量等级评价大多需要依赖领域专家的个人经验,有必要从定量分析的视角建立纱线质量预测模型。选取原棉的含水、含杂、主体长度、主上长度、均匀度、短绒率、成熟度、公制支数、强力、疵点总数10个影响因素作为纱线质量等级预测的评价指标,第一阶段对影响因素进行相关分析,用KPCA方法提取影响因素的主成分;第二阶段用LSSVM算法进行训练及预测,建立了基于KPCA-LSSVM的两阶段纺纱质量预测模型。通过对实测18组纺纱数据作为训练样本数据集对模型进行训练,13组数据作为该预测模型的测试数据,进行纺纱质量预测,并且与其他预测模型进行对比。结果表明:利用核主成分分析法对因素进行筛选,消除因素相关性,使得该组合算法具有较高的预测精度。

提高服务能力 做强市级质监

市级质监局是全省质监系统的中坚力量，是一个地区质监工作的火车头，是区域经济发展和社会质量安全的保护神。近年来，市级质监局的实力得到了加强，规模得到了扩张，但与地方经济目新月异的发展态势尚有一定差距。

质检所管理之我见

十多年来，地市级质量监督检验机构大都走过由创业初期以及目前的发展中期逐步进行自身的完善，趋向具有一定规模、一定档次的高精尖检测技术时期的发展历程。纵观这一历程，质检机构的发展没有固定的模式可寻。在摸索前进中，不可避免地要遇到这样或那样的困难，如何能走出困惑，很大程度上决定于自身的管理。

原棉质量对纱线质量的鱼骨图-旋转森林预测模型

原棉质量的影响因素与纱线质量的关系具有不确定性,针对该问题,综合应用相关分析法、鱼骨图理论及旋转森林原理构建原棉质量对纱线质量的预测模型。采用相关分析法及原因型鱼骨图模型分析原棉影响因素与纱线质量的关联度,计算各因素权重。用实测18组纺纱数据对影响因素加权的旋转森林模型进行训练,测试结果良好。用13组数据作为测试数据,进行量预测,并且与其他预测模型进行对比。研究结果表明:鱼骨图模型可获得因素与纱线质量的关系,量化输入变量的重要性;结合旋转森林预测模型能更好地考虑各因素对纱线质量的综合影响,与其他方法进行比较,验证了鱼骨图-旋转森林模型在纱线质量预测中具有较高的精确度。