| 基于支持向量机的纱线质量预测 |
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| 引用本文： | 项前,杨建国,程隆棣. 基于支持向量机的纱线质量预测[J]. 纺织学报, 2008, 29(4): 43-46 |
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| 作者姓名： | 项前 杨建国 程隆棣 |
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| 作者单位： | 1.东华大学机械工程学院 上海201620;2.东华大学教育部纺织面料技术重点实验室 上海201620 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划 , 上海市重点学科建设项目 |
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| 摘 要： | 针对现有的优化纺纱工艺过程质量预测模型尚无法满足实际生产需要的问题,提出了纱线质量预测的支持向量机方法,并利用网格搜索对该模型的参数进行优化。经毛纱工艺实践表明,在小样本和"噪声"数据环境下,支持向量机模型仍能保持一定的预测精度,同人工神经网络模型相比,更适用于真实纺纱生产过程中的工艺控制。
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| 关 键 词： | 支持向量机 统计学习 预测模型 人工神经网络 纱线质量 支持向量机模型 纱线 质量预测模型 method support vector machine prediction quality 工艺控制 生产过程 网络模型 人工神经 预测精度 数据环境 噪声 小样本 工艺实践 毛纱 参数 网格搜索 利用 |
| 文章编号： | 0253-9721(2008)04-0043-04 |
| 收稿时间： | 2007-03-08; |
| 修稿时间： | 2007-03-08 |
Yarn quality prediction by support vector machine method |
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| XIANG Qian,YANG Jianguo,CHENG Longdi. Yarn quality prediction by support vector machine method[J]. Journal of Textile Research, 2008, 29(4): 43-46 |
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| Authors: | XIANG Qian YANG Jianguo CHENG Longdi |
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| Affiliation: | 1.College of Mechanical Engineering;Donghua University;Shanghai 201620;China;2.Key Laboratory of Textile Science & Technology;Ministry of Education;Donghua University;Shanghai 201620;China |
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| Abstract: | Aiming at the fact that the current yarn quality prediction model for optimizing the spinning process could not meet the needs of practical production,support vector machine(SVM) method for yarn quality prediction was proposed.This study optimized the model parameters with″grid-research″method.Experimental results of wool yarn indicate that SVM model is able to simulate spinning process to a reasonably good accuracy,and more suitable for real spinning process than ANN model. |
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