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基于集成神经网络的织物主观风格预测研究
1
作者
赵伟荣
李慧
《纺织科技进展》
CAS
2020年第1期8-13,共6页
针对织物主观风格评价问题,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络风格预测模型。分别采用径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络进行预测,得到初步的预测结果,经过归一化后得到2组基本概率分配函数,运用D-S证据理论进行融合得...
针对织物主观风格评价问题,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络风格预测模型。分别采用径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络进行预测,得到初步的预测结果,经过归一化后得到2组基本概率分配函数,运用D-S证据理论进行融合得到最终预测结果。对510块来自中国国际纺织面料及辅料博览会的面料进行试验表明,使用基于D-S证据理论的集成神经网络进行织物主观风格预测比单一神经网络的准确率最高可以提高17.74%,将集成神经网络模型通过织物成分分类器优化,预测准确率可以更高。
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关键词
集成神经网络
D-S证据理论
预测模型
织物主观风格
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职称材料
题名
基于集成神经网络的织物主观风格预测研究
1
作者
赵伟荣
李慧
机构
北京服装学院
出处
《纺织科技进展》
CAS
2020年第1期8-13,共6页
基金
北京市科技计划一般项目(SQKM201810012010)
服装材料研究开发与评价北京市重点实验室项目(2011ZK-06)
文摘
针对织物主观风格评价问题,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络风格预测模型。分别采用径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络进行预测,得到初步的预测结果,经过归一化后得到2组基本概率分配函数,运用D-S证据理论进行融合得到最终预测结果。对510块来自中国国际纺织面料及辅料博览会的面料进行试验表明,使用基于D-S证据理论的集成神经网络进行织物主观风格预测比单一神经网络的准确率最高可以提高17.74%,将集成神经网络模型通过织物成分分类器优化,预测准确率可以更高。
关键词
集成神经网络
D-S证据理论
预测模型
织物主观风格
Keywords
integrated neural network
D-S evidence theory
prediction model
fabric subjective style
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成神经网络的织物主观风格预测研究
赵伟荣
李慧
《纺织科技进展》
CAS
2020
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