織物懸垂性能預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)系統(tǒng)的研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，使得繁瑣的服裝設(shè)計(jì)知識(shí)元素的獲取變得更為簡(jiǎn)易。作為影響服裝美感的重要因子，面料懸垂性能的優(yōu)劣直接關(guān)系著服裝的設(shè)計(jì)決策。根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)建立懸垂性能指標(biāo)自動(dòng)預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)的系統(tǒng)，對(duì)生產(chǎn)與科研單位研制新型纖維及改進(jìn)織物設(shè)計(jì)、提高織物懸垂性能和美感度是十分必要的。 針對(duì)現(xiàn)有懸垂性能預(yù)測(cè)系統(tǒng)與評(píng)價(jià)體系的現(xiàn)狀與需求，本文圍繞懸垂性能的預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)過(guò)程，結(jié)合服裝紡織專業(yè)知識(shí)以及軟件工程的設(shè)計(jì)思想，論述了系統(tǒng)的總體架構(gòu)分

2、析設(shè)計(jì)、后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)建立、功能算法的實(shí)現(xiàn)，以及系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)過(guò)程和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程等。 本文探討了懸垂性能指標(biāo)預(yù)測(cè)以及模糊聚類評(píng)價(jià)兩個(gè)功能算法。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法對(duì)50組織物試樣數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，最終驗(yàn)證了算法的實(shí)用性，確定了基于有動(dòng)量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率梯度下降方法的BP預(yù)測(cè)算法，并實(shí)現(xiàn)從織物規(guī)格參數(shù)到懸垂性能參數(shù)的非線性預(yù)測(cè)；在模糊聚類評(píng)價(jià)系統(tǒng)中，著重討論了FCM聚類算法無(wú)法避免噪聲點(diǎn)影響，引入基于FPCM的模糊聚類算法，抑制了各