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棉纱性质预测的混合方法模型

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

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