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基于K-近邻算法改进粒子群-反向传播算法的织物质量预测技术
被引量：
1
1
作者
孙长敏
戴宁
+5 位作者
沈春娅
徐开心
陈炜
胡旭东
袁嫣红
陈祖红
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期72-77,共6页
为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特...
为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特征将疵点划分为6类;其次选取14种影响织物质量的因子作为模型输入量;然后详细介绍依据KNN与PSO原理进行织物质量预测流程;最后以浙江兰溪某纺织厂近3个月16186条织物生产数据为例,建立织物质量预测模型。结果显示:该技术对织物质量预测的准确率达到98.054%,且训练时长仅需4.8 s,在保证织物质量预测准确性的同时,极大缩短了检测时间,提高了织造车间生产效率。
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关键词
织布车间
织物
质量
K-近邻算法
粒子群-反向传播神经网络算法
织物质量预测
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职称材料
题名
基于K-近邻算法改进粒子群-反向传播算法的织物质量预测技术
被引量：
1
1
作者
孙长敏
戴宁
沈春娅
徐开心
陈炜
胡旭东
袁嫣红
陈祖红
机构
浙江理工大学浙江省现代纺织装备技术重点实验室
浙江康立自控科技有限公司
浙江天衡信息技术有限公司
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期72-77,共6页
基金
浙江省博士后科研项目(ZJ2021038)
浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划资助项目(2022C01065
+1 种基金
2022C01202)
浙江理工大学科研启动基金项目(23242083-Y)。
文摘
为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特征将疵点划分为6类;其次选取14种影响织物质量的因子作为模型输入量;然后详细介绍依据KNN与PSO原理进行织物质量预测流程;最后以浙江兰溪某纺织厂近3个月16186条织物生产数据为例,建立织物质量预测模型。结果显示:该技术对织物质量预测的准确率达到98.054%,且训练时长仅需4.8 s,在保证织物质量预测准确性的同时,极大缩短了检测时间,提高了织造车间生产效率。
关键词
织布车间
织物
质量
K-近邻算法
粒子群-反向传播神经网络算法
织物质量预测
Keywords
weaving workshop
fabric quality
K-nearest neighbor algorithm
particle swarm optimization-back propagation neural network algorithm
fabric quality prediction
分类号
TS103.3 [轻工技术与工程—纺织工程]
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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K-近邻算法改进粒子群-反向传播算法的织物质量预测技术
孙长敏
戴宁
沈春娅
徐开心
陈炜
胡旭东
袁嫣红
陈祖红
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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