| List of contents | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| Acknowledgement | 第10-11页 |
| 1.Introduction | 第11-13页 |
| 2.Literature Review | 第13-24页 |
| 2.1 Rotor Spinning System | 第13-20页 |
| 2.1.1 Introduction | 第13-14页 |
| 2.1.2 Rotor Spinning Mechanism | 第14-16页 |
| 2.1.3 Rotor Spun Yarn Structure | 第16页 |
| 2.1.4 Advantages of Rotor Spun Yarns | 第16-17页 |
| 2.1.5 Disadvantages of Rotor Spun Yarns | 第17-18页 |
| 2.1.6 End Use of Rotor Spun Yarns | 第18页 |
| 2.1.7 Important Fiber Properties for Rotor Spinning | 第18-20页 |
| 2.1.7.1.Introduction | 第18页 |
| 2.1.7.2.Fiber Strength | 第18-19页 |
| 2.1.7.3.Micronaire | 第19页 |
| 2.1.7.4.Fiber length | 第19页 |
| 2.1.7.5.Short Fiber Content | 第19-20页 |
| 2.1.7.6.Conclusion | 第20页 |
| 2.2.Previous studies on rotor spun yarn strength and fiber properties | 第20-24页 |
| 2.2.1 Theoretical and Experimental | 第20-21页 |
| 2.2.2 Mathematical Models and Regression Methods | 第21-24页 |
| 3.Methodology | 第24-56页 |
| 3.1.Introduction of Artificial Neural Network | 第24-27页 |
| 3.1.1 Processing Units | 第25页 |
| 3.1.2 Connection between Elements | 第25页 |
| 3.1.3 Activation and Output Rules | 第25-26页 |
| 3.1.4 Network Topologies | 第26页 |
| 3.1.5 Training of Artificial Neural Networks | 第26-27页 |
| 3.1.6 Leaning Algorithms | 第27页 |
| 3.2.Fundamental of Fuzzy Logic | 第27-36页 |
| 3.2.1 Fuzzy Logic | 第27-33页 |
| 3.2.2 Fuzzy Rules and Fuzzy Inference Systems | 第33-35页 |
| 3.2.2.1 Fuzzy if-Then Rules | 第33-34页 |
| 3.2.2.2 Fuzzy Inference Systems | 第34-35页 |
| 3.2.3 Sugeno Fuzzy Model | 第35-36页 |
| 3.3.Neural Fuzzy Systems | 第36-45页 |
| 3.3.1 Comparisons of Fuzzy Systems and Neural networks | 第36-38页 |
| 3.3.2 Adaptive Networks | 第38-43页 |
| 3.3.2.1 Architecture and basic Learning Rule | 第38-41页 |
| 3.3.2.2 Hybrid Leaning Rules | 第41-43页 |
| 3.3.3 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems(ANFIS) | 第43-45页 |
| 3.3.3.1 ANFIS Architecture | 第43-45页 |
| 3.3.3.2 Computation Complexity | 第45页 |
| 3.4.Support Vector Machines | 第45-56页 |
| 3.4.1 Introduction | 第45-47页 |
| 3.4.2 The Optimal Hyperplane | 第47-48页 |
| 3.4.3 Feature Space | 第48-51页 |
| 3.4.4 Kernel Functions | 第51-53页 |
| 3.4.4.1 Linear Function | 第52页 |
| 3.4.4.2 Polynomial Function | 第52页 |
| 3.4.4.3 Gaussian Radial Basis Function | 第52-53页 |
| 3.4.4.4 Multi-Layer Perceptron | 第53页 |
| 3.4.5 Support Vector Non-Linear Regression | 第53-55页 |
| 3.4.6 Conclusion | 第55-56页 |
| 4.Rotor spun yarn strength prediction | 第56-74页 |
| 4.1 Introduction | 第56页 |
| 4.2 Data Collection | 第56-57页 |
| 4.3 ANFIS | 第57-67页 |
| 4.3.1 Training Practical Considerations | 第57-58页 |
| 4.3.2 Training results | 第58-59页 |
| 4.3.3 Analyzing of the Impact of Fiber Properties on the Rotor Spun Yarn Strength | 第59-67页 |
| 4.3.3.1 Introduction | 第59页 |
| 4.3.3.2 Practical Considerations | 第59-62页 |
| 4.3.3.3 Comparison of the shape of membership functions | 第62页 |
| 4.3.3.4 Relationship between ANFIS output(Predicted CSP)and fiber property | 第62-65页 |
| 4.3.3.5 Surface analysis(Control of yarn quality) | 第65-67页 |
| 4.4 Support Vector Machines | 第67-70页 |
| 4.4.1 Practical considerations | 第67-68页 |
| 4.4.2 Results | 第68页 |
| 4.4.3 Importance of selection of the optimization methods and number of fold cross-validation | 第68-69页 |
| 4.4.4 Relative importance of fiber properties on the rotor spun yarn | 第69-70页 |
| 4.5 Multiple Regressions | 第70-71页 |
| 4.5.1 Practical Considerations | 第70页 |
| 4.5.2 The Results | 第70-71页 |
| 4.6 Comparison Analysis | 第71-74页 |
| 5.Conclusions | 第74-76页 |
| 5.1 Summary | 第74页 |
| 5.2 Recommendation for future works | 第74-76页 |
| References | 第76-78页 |
| Appendix | 第78-82页 |
| A.Raw data | 第78-79页 |
| B.Abbreviations | 第79页 |
| C.Glossary | 第79-82页 |
