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基于基本规格参数的织物缝纫平整度的研究
被引量:
2
1
作者
倪红
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2008年第12期45-48,共4页
以毛精纺织物的基本规格参数及织物丝绺角度作为变量,应用主成分分析法探讨这些变量对服装缝纫平整度的影响,并利用这些变量建立BP神经网络模型,预测织物的各向缝纫平整度。实验结果表明:织物的丝绺角度与织物中羊毛纤维的含量对缝纫平...
以毛精纺织物的基本规格参数及织物丝绺角度作为变量,应用主成分分析法探讨这些变量对服装缝纫平整度的影响,并利用这些变量建立BP神经网络模型,预测织物的各向缝纫平整度。实验结果表明:织物的丝绺角度与织物中羊毛纤维的含量对缝纫平整度的影响较为显著;利用毛精纺织物的基本规格参数及织物丝绺角度建立的BP神经网络模型能够快速、准确地预测毛精纺织物的各向缝纫平整度,从而为毛精纺织物缝纫平整度的客观评价提供了一条便捷、实用、高效的途径。
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关键词
织物基本规格参数
丝绺角度
缝纫平整度
主成分分析
BP神经网络
预测
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职称材料
题名
基于基本规格参数的织物缝纫平整度的研究
被引量:
2
1
作者
倪红
机构
江阴职业技术学院
出处
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2008年第12期45-48,共4页
文摘
以毛精纺织物的基本规格参数及织物丝绺角度作为变量,应用主成分分析法探讨这些变量对服装缝纫平整度的影响,并利用这些变量建立BP神经网络模型,预测织物的各向缝纫平整度。实验结果表明:织物的丝绺角度与织物中羊毛纤维的含量对缝纫平整度的影响较为显著;利用毛精纺织物的基本规格参数及织物丝绺角度建立的BP神经网络模型能够快速、准确地预测毛精纺织物的各向缝纫平整度,从而为毛精纺织物缝纫平整度的客观评价提供了一条便捷、实用、高效的途径。
关键词
织物基本规格参数
丝绺角度
缝纫平整度
主成分分析
BP神经网络
预测
Keywords
specification of fabric
angle cutting
seam smoothness
principle component analysis
BP neural network
prediction
分类号
TS941.634 [轻工技术与工程—服装设计与工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于基本规格参数的织物缝纫平整度的研究
倪红
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2008
2
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