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基于数据挖掘的棉纤维马克隆值等级预测
被引量：
1
1
作者
尤美路
梁回香
+2 位作者
阿不都热西提·买买提
朱选志
张立杰
《现代纺织技术》
北大核心
2024年第8期85-90,共6页
为简化棉纤维检验流程,充分利用棉纤维公检数据,提出了一种基于LightGBM的棉纤维马克隆值等级预测模型。选取9672个棉纤维样本,对颜色级、断裂比强度、上半部平均长度等指标进行分析,通过Adaboost、LightGBM和GBDT筛选指标,并用决策树...
为简化棉纤维检验流程,充分利用棉纤维公检数据,提出了一种基于LightGBM的棉纤维马克隆值等级预测模型。选取9672个棉纤维样本,对颜色级、断裂比强度、上半部平均长度等指标进行分析,通过Adaboost、LightGBM和GBDT筛选指标,并用决策树、随机森林和LightGBM 3种方法分别建立了马克隆值等级预测模型。结果表明:LightGBM对等级预测的准确率可达85.7%,较决策树和随机森林分别高10.1%和5.8%。反射率、黄色深度、杂质颗粒数等9项棉纤维品质指标与马克隆值等级间存在非线性关系;LightGBM模型可对棉纤维马克隆值等级进行预测,为棉纤维智能检验研究提供一定参考。
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关键词
棉纤维
马克隆值
等级预测
公检指标
智能检验
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职称材料
基于改进MobileNetV2的棉花颜色分级检测
被引量：
4
2
作者
王中璞
吴正香
+2 位作者
尤美路
张立杰
阿不都热西提·买买提
《棉纺织技术》
CAS
2024年第6期15-21,共7页
针对棉花颜色级检验中感官检验容易受到主观因素影响、仪器检验不稳定的问题,提出一种使用改进MobileNetV2神经网络实现棉花颜色级检测的方法。通过自主设计的图像采集装置,收集白棉一级到白棉五级5种棉花颜色级样品,制作数据集。将Mobi...
针对棉花颜色级检验中感官检验容易受到主观因素影响、仪器检验不稳定的问题,提出一种使用改进MobileNetV2神经网络实现棉花颜色级检测的方法。通过自主设计的图像采集装置,收集白棉一级到白棉五级5种棉花颜色级样品,制作数据集。将MobileNetV2网络后三层进行特征融合,并嵌入CBAM注意力机制,同时与GhostNet、ShuffleNetV2和原始MobileNetV2模型进行对比,预测棉花颜色分级。结果表明:改进后的MobileNetV2在测试集的准确率达到92.10%,相对于GhostNet、ShuffleNetV2和原始MobileNetV2分别提高了3.01个百分点、4.61个百分点、1.24个百分点,具有较好的检测效果。
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关键词
MobileNetV2模型
棉花颜色级
神经网络
注意力机制
特征融合
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职称材料
题名
基于数据挖掘的棉纤维马克隆值等级预测
被引量：
1
1
作者
尤美路
梁回香
阿不都热西提·买买提
朱选志
张立杰
机构
新疆大学纺织与服装学院
新疆维吾尔自治区纤维质量监测中心
出处
《现代纺织技术》
北大核心
2024年第8期85-90,共6页
基金
新疆维吾尔自治区科技重大项目(2022A01008-1)。
文摘
为简化棉纤维检验流程,充分利用棉纤维公检数据,提出了一种基于LightGBM的棉纤维马克隆值等级预测模型。选取9672个棉纤维样本,对颜色级、断裂比强度、上半部平均长度等指标进行分析,通过Adaboost、LightGBM和GBDT筛选指标,并用决策树、随机森林和LightGBM 3种方法分别建立了马克隆值等级预测模型。结果表明:LightGBM对等级预测的准确率可达85.7%,较决策树和随机森林分别高10.1%和5.8%。反射率、黄色深度、杂质颗粒数等9项棉纤维品质指标与马克隆值等级间存在非线性关系;LightGBM模型可对棉纤维马克隆值等级进行预测,为棉纤维智能检验研究提供一定参考。
关键词
棉纤维
马克隆值
等级预测
公检指标
智能检验
Keywords
cotton fiber
micronaire value
grade prediction
inspection indicators
intelligent inspection
分类号
TS102.2 [轻工技术与工程—纺织工程]
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职称材料
题名
基于改进MobileNetV2的棉花颜色分级检测
被引量：
4
2
作者
王中璞
吴正香
尤美路
张立杰
阿不都热西提·买买提
机构
新疆大学
新疆维吾尔自治区纤维质量监测中心
出处
《棉纺织技术》
CAS
2024年第6期15-21,共7页
基金
新疆维吾尔自治区科技重大专项(2022A01008-1)。
文摘
针对棉花颜色级检验中感官检验容易受到主观因素影响、仪器检验不稳定的问题,提出一种使用改进MobileNetV2神经网络实现棉花颜色级检测的方法。通过自主设计的图像采集装置,收集白棉一级到白棉五级5种棉花颜色级样品,制作数据集。将MobileNetV2网络后三层进行特征融合,并嵌入CBAM注意力机制,同时与GhostNet、ShuffleNetV2和原始MobileNetV2模型进行对比,预测棉花颜色分级。结果表明:改进后的MobileNetV2在测试集的准确率达到92.10%,相对于GhostNet、ShuffleNetV2和原始MobileNetV2分别提高了3.01个百分点、4.61个百分点、1.24个百分点,具有较好的检测效果。
关键词
MobileNetV2模型
棉花颜色级
神经网络
注意力机制
特征融合
Keywords
MobileNetV2 model
cotton color grade
neural network
attention mechanism
feature fusion
分类号
TS111.9 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据挖掘的棉纤维马克隆值等级预测
尤美路
梁回香
阿不都热西提·买买提
朱选志
张立杰
《现代纺织技术》
北大核心
2024
1
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职称材料
2
基于改进MobileNetV2的棉花颜色分级检测
王中璞
吴正香
尤美路
张立杰
阿不都热西提·买买提
《棉纺织技术》
CAS
2024
4
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职称材料
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