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国产原毛的强力特征与测试
被引量:
1
1
作者
李伟
张一心
蒋少军
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2004年第4期76-79,共4页
通过对国产细羊毛原毛的毛丛强度、单纤维强度和直径形态特征的分析和研究,提出用国毛单纤维中段强力来评定原毛的强力,并就其对毛条加工性能的影响进行了探讨.研究发现:原毛单纤维中段强力可以在一定程度上反映国毛纤维的强力特性,且...
通过对国产细羊毛原毛的毛丛强度、单纤维强度和直径形态特征的分析和研究,提出用国毛单纤维中段强力来评定原毛的强力,并就其对毛条加工性能的影响进行了探讨.研究发现:原毛单纤维中段强力可以在一定程度上反映国毛纤维的强力特性,且它与毛条加工性能具有一定的相关性.
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关键词
国产原毛
毛丛强度
直径形态特征
单纤维中段强力
加工性能
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职称材料
基于自适应模糊神经网络的国毛毛条性能预测
被引量:
1
2
作者
李伟
黄秀宝
《东华大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期66-71,共6页
在对国产细羊毛原毛特征和毛条加工性能的研究的基础上,采用了基于自适应模糊神经网络(ANFIS)建模方法,分别建立了8个国毛毛条质量品质指标的预测模型。模型测试表明模型对毛条纤维的长度、长度变异系数、短纤维含量和加工过程精梳落毛...
在对国产细羊毛原毛特征和毛条加工性能的研究的基础上,采用了基于自适应模糊神经网络(ANFIS)建模方法,分别建立了8个国毛毛条质量品质指标的预测模型。模型测试表明模型对毛条纤维的长度、长度变异系数、短纤维含量和加工过程精梳落毛率等指标均能进行较为准确的预测。
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关键词
国产原毛
加工性能
预测
ANFIS建模
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职称材料
国毛毛条加工性能和质量预测
被引量:
1
3
作者
李伟
贺兴时
《西安工程科技学院学报》
2004年第2期100-104,共5页
通过对国产细羊毛原毛特征和毛条加工性能的研究,运用多元回归统计和人工神经网络两种方法建立了国毛毛条加工性能和质量的预测模型.实践表明:两种模型对毛条的豪特长度、长度变异、短纤维含量和精梳落毛率均能进行较为准确的预测,其中...
通过对国产细羊毛原毛特征和毛条加工性能的研究,运用多元回归统计和人工神经网络两种方法建立了国毛毛条加工性能和质量的预测模型.实践表明:两种模型对毛条的豪特长度、长度变异、短纤维含量和精梳落毛率均能进行较为准确的预测,其中人工神经网络预测模型预测效果优于统计回归模型.
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关键词
国产原毛
加工性能
预测
统计回归
人工神经网络
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职称材料
题名
国产原毛的强力特征与测试
被引量:
1
1
作者
李伟
张一心
蒋少军
机构
东华大学纺织学院
西安工程科技学院纺织学院
兰州理工大学机电工程学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2004年第4期76-79,共4页
基金
2000年国家经贸委技术创新项目〔国家经贸委1997 327〕
文摘
通过对国产细羊毛原毛的毛丛强度、单纤维强度和直径形态特征的分析和研究,提出用国毛单纤维中段强力来评定原毛的强力,并就其对毛条加工性能的影响进行了探讨.研究发现:原毛单纤维中段强力可以在一定程度上反映国毛纤维的强力特性,且它与毛条加工性能具有一定的相关性.
关键词
国产原毛
毛丛强度
直径形态特征
单纤维中段强力
加工性能
Keywords
domestic raw wool
staple wool strength
staple diameter profile
mid-breaking force of single fiber
processing performance
分类号
TS102.311 [轻工技术与工程—纺织工程]
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职称材料
题名
基于自适应模糊神经网络的国毛毛条性能预测
被引量:
1
2
作者
李伟
黄秀宝
机构
东华大学纺织学院
出处
《东华大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期66-71,共6页
文摘
在对国产细羊毛原毛特征和毛条加工性能的研究的基础上,采用了基于自适应模糊神经网络(ANFIS)建模方法,分别建立了8个国毛毛条质量品质指标的预测模型。模型测试表明模型对毛条纤维的长度、长度变异系数、短纤维含量和加工过程精梳落毛率等指标均能进行较为准确的预测。
关键词
国产原毛
加工性能
预测
ANFIS建模
Keywords
greasy wool, processing performance, prediction, ANFIS modeling
分类号
TS134.32 [轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
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职称材料
题名
国毛毛条加工性能和质量预测
被引量:
1
3
作者
李伟
贺兴时
机构
东华大学纺织学院
西安工程科技学院理学院
出处
《西安工程科技学院学报》
2004年第2期100-104,共5页
文摘
通过对国产细羊毛原毛特征和毛条加工性能的研究,运用多元回归统计和人工神经网络两种方法建立了国毛毛条加工性能和质量的预测模型.实践表明:两种模型对毛条的豪特长度、长度变异、短纤维含量和精梳落毛率均能进行较为准确的预测,其中人工神经网络预测模型预测效果优于统计回归模型.
关键词
国产原毛
加工性能
预测
统计回归
人工神经网络
Keywords
domestic greasy wool
processing performance
prediction
regression
ANNs
分类号
TS101.914 [轻工技术与工程—纺织工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
国产原毛的强力特征与测试
李伟
张一心
蒋少军
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2004
1
下载PDF
职称材料
2
基于自适应模糊神经网络的国毛毛条性能预测
李伟
黄秀宝
《东华大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
下载PDF
职称材料
3
国毛毛条加工性能和质量预测
李伟
贺兴时
《西安工程科技学院学报》
2004
1
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职称材料
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