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基于PCA+KNN和kernal-PCA+KNN算法的废旧纺织物鉴别
被引量：
1
1
作者
李宁宁
刘正东
+2 位作者
王海滨
韩熹
李文霞
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1039-1045,共7页
该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后...
该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后分别将PCA和kernal-PCA降维处理后的数据进行k-近邻算法(KNN)训练。结果表明,kernal-PCA+KNN的模型准确率(95.17%)优于PCA+KNN模型的准确率(92.34%)。研究表明,kernal-PCA+KNN算法可以实现15类废旧纺织物识别准确率的提升,为废旧纺织物在线近红外自动分拣提供有力的技术支撑。
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关键词
废旧纺织物
主成分分析(PCA)
核主成分分析(kernel-PCA)
k-近邻算法(KNN)
分类识别
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职称材料
纤维织物在线近红外检测影响因素探究
被引量：
7
2
作者
杜宇君
李文霞
+1 位作者
王华平
韩熹
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1163-1170,共8页
利用自行研制的“纤维制品主体组分高效识别与分拣装置”探讨了织物测试厚度、设备运行速度、扫描积分时间及扫描次数等因素对设备在线近红外检测的影响,并将常见织物的在线近红外谱图与光栅型近红外仪测得的离线谱图进行了比较。研究...
利用自行研制的“纤维制品主体组分高效识别与分拣装置”探讨了织物测试厚度、设备运行速度、扫描积分时间及扫描次数等因素对设备在线近红外检测的影响,并将常见织物的在线近红外谱图与光栅型近红外仪测得的离线谱图进行了比较。研究结果表明:每类织物的在线近红外谱图的分辨率虽有所降低,但均存在明显的特征吸收峰,且采集的谱图重复性良好。因此,该设备可用于纤维织物的在线识别与分拣。其最佳检测条件为:对于经纬密度紧密的机织物样品,测试厚度应在1mm以上,对于疏松的针织物样品,测试厚度应在2.5mm以上,设备运行速度以低速(0.41m/s)为佳,扫描积分时间1ms,扫描次数10次。所得检测条件为后续纤维织物的在线检测提供了参考依据。
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关键词
纤维织物
在线近红外
影响因素
检测条件
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职称材料
废旧纺织品在线NIR谱库的建立及检索识别应用
被引量：
3
3
作者
杜文倩
杜宇君
+2 位作者
郑佳辉
李文霞
韩熹
《北京服装学院学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第3期29-34,共6页
为了验证废旧纺织品在线近红外谱库的实用性,利用383个未参与建库的聚酯、棉、羊毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/锦纶、真丝棉、锦纶/氨纶、聚酯/棉12类织物样品对所建谱库进行在线检索识别。结果表明该方法识别正确率达98....
为了验证废旧纺织品在线近红外谱库的实用性,利用383个未参与建库的聚酯、棉、羊毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/锦纶、真丝棉、锦纶/氨纶、聚酯/棉12类织物样品对所建谱库进行在线检索识别。结果表明该方法识别正确率达98.7%,利用该谱库可对12种常见废旧纺织品进行在线识别和自动分选,为废旧纺织品回收分选提供一种新的方法和设备。
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关键词
在线近红外谱库
废旧纺织品
定性识别
自动分选
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职称材料
题名
基于PCA+KNN和kernal-PCA+KNN算法的废旧纺织物鉴别
被引量：
1
1
作者
李宁宁
刘正东
王海滨
韩熹
李文霞
机构
北京服装学院材料设计与工程学院
北京服装学院服装艺术与工程学院
即发集团染整厂
北京伟创英图科技有限公司
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1039-1045,共7页
基金
中国纺织工业联合会“纺织之光”应用基础研究项目(J202204)
研究生教改“新工科”背景下纺织科学与工程创新实践中心建设(NHFZ20230202)。
文摘
该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后分别将PCA和kernal-PCA降维处理后的数据进行k-近邻算法(KNN)训练。结果表明,kernal-PCA+KNN的模型准确率(95.17%)优于PCA+KNN模型的准确率(92.34%)。研究表明,kernal-PCA+KNN算法可以实现15类废旧纺织物识别准确率的提升,为废旧纺织物在线近红外自动分拣提供有力的技术支撑。
关键词
废旧纺织物
主成分分析(PCA)
核主成分分析(kernel-PCA)
k-近邻算法(KNN)
分类识别
Keywords
waste textiles
principal component analysis(PCA)
kernel principal component analysis(kernel-PCA)
k-nearest neighbour(KNN)algorithm
classification recognition
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
TS106 [轻工技术与工程—纺织工程]
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职称材料
题名
纤维织物在线近红外检测影响因素探究
被引量：
7
2
作者
杜宇君
李文霞
王华平
韩熹
机构
北京服装学院材料科学与工程学院
东华大学材料科学与工程学院
北京伟创英图科技有限公司
出处
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1163-1170,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0302900)
北京服装学院2019年研究生科研创新项目
文摘
利用自行研制的“纤维制品主体组分高效识别与分拣装置”探讨了织物测试厚度、设备运行速度、扫描积分时间及扫描次数等因素对设备在线近红外检测的影响,并将常见织物的在线近红外谱图与光栅型近红外仪测得的离线谱图进行了比较。研究结果表明:每类织物的在线近红外谱图的分辨率虽有所降低,但均存在明显的特征吸收峰,且采集的谱图重复性良好。因此,该设备可用于纤维织物的在线识别与分拣。其最佳检测条件为:对于经纬密度紧密的机织物样品,测试厚度应在1mm以上,对于疏松的针织物样品,测试厚度应在2.5mm以上,设备运行速度以低速(0.41m/s)为佳,扫描积分时间1ms,扫描次数10次。所得检测条件为后续纤维织物的在线检测提供了参考依据。
关键词
纤维织物
在线近红外
影响因素
检测条件
Keywords
fiber fabric
online near infrared
influencing factors
detection conditions
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
F768.1 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
废旧纺织品在线NIR谱库的建立及检索识别应用
被引量：
3
3
作者
杜文倩
杜宇君
郑佳辉
李文霞
韩熹
机构
北京服装学院材料设计与工程学院
中国纺织科学研究院有限公司
北京伟创英图科技有限公司
出处
《北京服装学院学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第3期29-34,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0302900)
北京服装学院研究生科研创新项目(No.X2021-046)。
文摘
为了验证废旧纺织品在线近红外谱库的实用性,利用383个未参与建库的聚酯、棉、羊毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/锦纶、真丝棉、锦纶/氨纶、聚酯/棉12类织物样品对所建谱库进行在线检索识别。结果表明该方法识别正确率达98.7%,利用该谱库可对12种常见废旧纺织品进行在线识别和自动分选,为废旧纺织品回收分选提供一种新的方法和设备。
关键词
在线近红外谱库
废旧纺织品
定性识别
自动分选
Keywords
online NIRS
waste textiles
qualitative identification models
automatic sorting
分类号
O6 [理学—化学]
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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PCA+KNN和kernal-PCA+KNN算法的废旧纺织物鉴别
李宁宁
刘正东
王海滨
韩熹
李文霞
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
纤维织物在线近红外检测影响因素探究
杜宇君
李文霞
王华平
韩熹
《分析测试学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
废旧纺织品在线NIR谱库的建立及检索识别应用
杜文倩
杜宇君
郑佳辉
李文霞
韩熹
《北京服装学院学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
3
在线阅读
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职称材料
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