Acknowledgements | 第1-9页 |
Abstract | 第9-13页 |
Table of Contents | 第13-17页 |
Abbreviation | 第17-19页 |
List of Tables | 第19-20页 |
List of Figures | 第20-22页 |
Chapter 1 Introduction | 第22-26页 |
·Background | 第22-23页 |
·Objective of this Study | 第23页 |
·Research Methodology | 第23-24页 |
·Thesis Outlines | 第24-26页 |
Chapter 2 Literature Review | 第26-42页 |
·Factors of Cotton Quality | 第27-29页 |
·Relationships Between Fiber Properties and Yarn Properties | 第29-31页 |
·A Review of Modeling and Prediction of Cotton Yarn Properties | 第31-32页 |
·Performance of an Artificial Neural Network during the Prediction of Yarn Properties | 第32-36页 |
·Hybrid Neural Network | 第36-37页 |
·Performance of a Support Vector Machine during the Prediction of Yarn Properties | 第37-40页 |
·Dimensionality Reduction | 第40-42页 |
Chapter 3 Data Mining Techniques | 第42-69页 |
·Artificial Neural Networks (ANN) | 第42-53页 |
·Introduction | 第42-44页 |
·A Brief History | 第44-46页 |
·Feedforward Neural Network Models | 第46-53页 |
·Model Structure | 第47-51页 |
·Network Training | 第51-52页 |
·Modeling Issues | 第52-53页 |
·Support Vector Machines (SVM) | 第53-69页 |
·Introduction | 第53-54页 |
·Hyperplane Classifiers | 第54-62页 |
·The Linear Classifier | 第55-59页 |
·The Kernel Trick | 第59-61页 |
·The Optimal Margin Support Vector Machine | 第61-62页 |
·Non-Separable SVM Models | 第62-67页 |
·Soft Margin Support Vector Classifiers | 第63-64页 |
·Support Vector Regression | 第64-66页 |
·SVM-like Models | 第66-67页 |
·Implementation Issues with SVM | 第67-69页 |
·Optimization Techniques | 第67-68页 |
·Model Selection | 第68-69页 |
Chapter 4 A Performance of Support Vector Machine Based on Universal Kernel inPrediction of Cotton Yarn Properties | 第69-93页 |
·Introduction | 第69-70页 |
·Material and Methods | 第70-76页 |
·2.1 Data Set | 第70-71页 |
·Introduction to Support Vector Machines (SVM) | 第71-74页 |
·Artificial Neural Network | 第74-75页 |
·Implementation | 第75页 |
·Evaluating the Prediction Performance | 第75-76页 |
·Results and Discussion | 第76-92页 |
·The Performance of Cotton Carded Yarn Prediction | 第76-82页 |
·Data Set | 第77页 |
·Results and Comparisons | 第77-82页 |
·The comparison Performance of Prediction of Ring and Compact Spinning Yarn | 第82-89页 |
·The Data | 第82-83页 |
·Optimization of ANN Model | 第83-84页 |
·Optimization of SVM models | 第84-87页 |
·Results and Comparisons | 第87-89页 |
·The Performance of Prediction Yarn Tenacity | 第89-92页 |
·Data Set | 第89-90页 |
·Results and Comparisons | 第90-91页 |
·Compare the SVM Models by Significance Test | 第91-92页 |
·Conclusions | 第92-93页 |
Chapter 5 Feature Selection | 第93-117页 |
·Introduction | 第93-94页 |
·The Review of Feature Selection Approach | 第94-95页 |
·The Application of Feature Ranking Technique | 第95-105页 |
·Introduction | 第95-96页 |
·Feature Ranking Methods | 第96-97页 |
·Ranking Method by Principal Component Analysis (Weight by PCA) | 第96页 |
·Ranking Method by Support Vector Machines (Weight by SVM) | 第96-97页 |
·Relief (RLF) | 第97页 |
·Correlation-Based Feature Selection (CFS) | 第97页 |
·The Dataset | 第97-98页 |
·Experimental Results | 第98-104页 |
·Conclusion | 第104-105页 |
·The Application of Genetic Algorithm for Feature Selection in Optimization of SVMR Model for Prediction of Yarn Tenacity | 第105-117页 |
·Introduction | 第105页 |
·Data Set | 第105-106页 |
·GA Feature Selection | 第106-108页 |
·SVMR Algorithm | 第108-110页 |
·Experimental Results and Comparisons | 第110-116页 |
·A genetic Algorithm (GA) for Feature Selection | 第110-111页 |
·Optimization of Parameters and Implementation of SVMR | 第111-112页 |
·Results and Comparisons | 第112-116页 |
·Conclusions | 第116-117页 |
Chapter 6 Summary and Recommendation | 第117-122页 |
·Summary | 第117-120页 |
·Recommendation | 第120-122页 |
References | 第122-132页 |
List of Publications | 第132-133页 |
Appendix A | 第133-141页 |
A.1 The datasets collected from spinning mill in Zhengzhou, Henan Province, China | 第133-135页 |
A.2 The datasets collected from spinning mill in Xuchang, Henan Province, China | 第135-139页 |
A.2.1 Dataset of ring spun yarn | 第135-137页 |
A.2.2 Dataset of compact spun yarn | 第137-139页 |
A.3 The dataset collected from the published paper | 第139-141页 |
Appendix B | 第141-152页 |
B.1 Grid search approach to optimize the SVM models | 第141-145页 |
B.2 T Test Significance | 第145-148页 |
B.3 Feature ranking techniques | 第148-150页 |
B.4 GA for Feature Selection | 第150-152页 |