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题名小样本纱线质量预测的机器学习算法适用性分析
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作者
刘智玉
李学星
李立轻
陈南梁
汪军
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机构
东华大学
纺织面料技术教育部重点实验室
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出处
《棉纺织技术》
CAS
2024年第8期27-34,共8页
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文摘
为了解决当前基于神经网络的纱线质量预测模型针对小样本预测精度偏低和预测精度不稳定的问题,建立了随机森林(RF)算法预测模型、多层感知机神经网络(MLP)算法预测模型和线性回归(LR)算法预测模型,就各算法模型在小样本情况下对不同数据特点的数据集的敏感性、不同数据维度的敏感性和不同训练样本数的敏感性进行了预测性能对比试验。用决定系数和均方根误差进行模型预测性能评估。试验结果表明:在小样本情况下,相比于MLP算法和LR算法,大多数情况下RF算法预测准确性更高、预测精度稳定性更好、对小训练样本量的适应性更好,具有较高的综合预测性能。
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关键词
随机森林算法
多层感知机神经网络
线性回归算法
质量预测
小样本
预测模型
决定系数
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Keywords
random forest algorithm
multi-layer perceptron neural network
linear regression algorithm
quality prediction
small sample
prediction model
decision coefficient
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分类号
TS101.9
[轻工技术与工程—纺织工程]
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题名图像法测定羊毛卷曲度
被引量：4
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作者
刘智玉
刘焱
陈跃华
杨海峰
李汝勤
胡赛燕
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机构
中国纺织大学纺织学院
宁波天成国贸有限公司
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出处
《中国纺织大学学报》
CSCD
1998年第5期6-9,共4页
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文摘
设计了一个测试系统,研究了采用图像分析技术对羊毛纤维的两维卷曲进行测量的方法,提出了羊毛卷曲的定量指标——卷曲曲率半径,采用切比雪夫曲线拟合的方法构造羊毛卷曲的数学模型,研究了不同测试长度下羊毛卷曲曲率半径的变化,分析了测试长度对测试结果的影响.实测表明,该系统具有较好的可行性.
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关键词
羊毛纤维
图像处理
卷曲度
测定系统
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Keywords
wool fiber, crimp, image analysis, pixel
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分类号
TS102.311
[轻工技术与工程—纺织工程]
TS101.921
[轻工技术与工程—纺织工程]
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题名基于随机森林算法的小样本纱线质量预测
被引量：1
- 3
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作者
刘智玉
陈南梁
汪军
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机构
东华大学纺织学院
东华大学纺织面料技术教育部重点实验室
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出处
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第6期80-86,共7页
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文摘
为解决当前纱线质量预测研究中神经网络算法模型常见的模型泛化能力弱和在小样本情况下预测精度不稳定的问题,建立了随机森林算法的预测模型,同时建立多层感知机(multi-layer perceptron, MLP)神经网络算法模型和线性回归算法模型作为对比模型,进行纱线条干和强度的预测试验。采用决定系数和预测误差进行模型预测精度评估,采用K折交叉验证进行模型泛化能力评估。试验结果表明:在小样本情况下,相比MLP神经网络算法模型和线性回归算法模型,随机森林算法模型在常规预测时的决定系数更高、误差更小,且在不同折数的K折交叉验证时决定系数更高、变化幅度更小。由此证明随机森林算法模型具有良好的泛化能力和预测稳定性。
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关键词
纱线
质量预测
随机森林算法
小样本
泛化能力
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Keywords
yarn
quality prediction
random forest algorithm
small samples
generalization ability
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分类号
TS101.9
[轻工技术与工程—纺织工程]
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题名一种低温羊毛染色助剂性能的研究
被引量：4
- 4
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作者
刘焱
陈跃华
刘智玉
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机构
中国纺织大学
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出处
《印染助剂》
CAS
北大核心
1998年第5期19-22,共4页
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文摘
通过对羊毛常规染色、低温染色和低温快速染色三组实验的比较，深入探讨了一种新助剂ＴＧＲ－Ｍ在羊毛染色中对染色牢度、染色速度以及上色率的影响。并且比较了染色后试样强力及断裂伸长的大小，以检验该助剂在降低染色过程中机械性能损耗方面的优良特性。
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关键词
羊毛
低温染色
助剂
性能
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Keywords
wool, low temperature dyeing, assistant
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分类号
TS195.62
[轻工技术与工程—纺织化学与染整工程]
TS193.22
[轻工技术与工程—纺织化学与染整工程]
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题名基于神经网络算法的救生筏橡胶基布质量预测方法
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作者
刘智玉
刘佃森
汪军
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机构
上海游龙橡胶制品有限公司
东华大学纺织学院
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出处
《纺织器材》
2022年第5期5-7,24,共4页
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文摘
为了降低救生筏橡胶基布检测成本,提高预测速度及准确性,将橡胶基布的坯布抗拉强度和扯断伸长率作为输入变量,采用多层感知器神经网络建立橡胶基布质量预测模型,实现对橡胶基布抗拉强度和撕裂强度的预测。试验结果表明:多层感知器神经网络预测速度快捷、精度高,在样本较少的情况下,对经纬向抗拉强度和撕裂强度的预测值能较好地适应生产质量控制中的精度要求;运用该质量预测模型,为合理确定救生筏产品质量安全区提供了高效准确的依据。
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关键词
救生筏
橡胶基布
神经网络算法
多层感知器
抗拉强度
撕裂强度
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Keywords
life raft
rubber base fabric
neural network algorithm
multi-layer perceptron
tensile strength
tear strength
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分类号
TS171.9
[轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
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