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基于神经计算的服装缝纫性能模糊评价研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第1章 绪论第10-22页
   ·课题研究意义第10-13页
   ·服装缝纫平整性能评价方法研究发展第13-17页
     ·织物成形性、可缝性及成衣性第13-14页
     ·面料的各向异性对服装加工性能的影响第14-15页
     ·面料的吸湿膨胀和松弛收缩对服装成形的影响第15-16页
     ·服装缝纫平整度主客观评价研究发展第16-17页
   ·本文研究的主要创新点第17-18页
   ·本文研究的主要内容第18-20页
   ·本文研究的测试仪器第20-22页
第2章 面料低应力力学物理性能与缝纫性能关系第22-42页
   ·FAST面料低应力力学物理性能测试第22-27页
     ·FAST面料客观力学物理性能测试系统第22-23页
     ·FAST织物指纹图第23-26页
     ·面料FAST测试结果及控制图第26-27页
   ·面料各项力学性能与缝纫性能的关系第27-41页
     ·实验样品与缝纫条件第28-30页
     ·结构力学性能与缝纫性能关系第30-33页
     ·拉伸力学性能与缝纫性能关系第33-35页
     ·弯曲力学性能与缝纫性能关系第35-37页
     ·成形性与缝纫性能关系第37-38页
     ·尺寸稳定性能与缝纫性能关系第38-41页
   ·本章小结第41-42页
第3章 面料斜向物理力学性能与缝纫性能关系第42-63页
   ·面料斜向力学性能理论分析第42-49页
     ·斜向拉伸性能理论第43-46页
     ·斜向弯曲性能理论第46-49页
   ·面料斜向力学性能实验分析第49-61页
     ·斜向拉伸力学性能理论值与实测值关系第49-53页
     ·斜向弯曲力学性能理论值与实测值关系第53-57页
     ·面料斜向成形性与缝纫性能关系第57-61页
   ·本章小结第61-63页
第4章 基于PCA和KPCA的面料力学性能特征提取第63-86页
   ·引言第63-64页
   ·主成分分析第64-68页
     ·数据拟合第64-66页
     ·主成分与主成分得分第66页
     ·主成分对原始数据的恢复第66-67页
     ·计算分析步骤第67-68页
   ·核主成分分析第68-79页
     ·支持向量机第68-73页
     ·非线性支持向量机第73-76页
     ·核主成分分析算法第76-79页
   ·实验结果及分析第79-85页
     ·面料 FAST数据主成分分析第79-81页
     ·面料 FAST数据核主成分分析第81-85页
   ·本章小结第85-86页
第5章 基于FCM和SFCM的模式聚类第86-108页
   ·引言第86页
   ·模糊 C均值聚类算法第86-91页
     ·模糊集基本知识第86-87页
     ·C均值聚类算法(HCM)介绍第87-89页
     ·模糊C均值聚类第89-91页
   ·监督模糊C均值聚类算法第91-98页
     ·条件模糊聚类第91-92页
     ·监督模糊聚类第92-97页
     ·模糊聚类SFCM算法第97-98页
   ·实验结果及分析第98-107页
     ·面料FAST主成分数据FCM聚类第99-102页
     ·面料FAST主成分数据SFCM聚类第102-107页
   ·本章小结第107-108页
第6章 基于RBF神经网络的面料缝纫平整度模糊评价第108-126页
   ·引言第108页
   ·基于SFCM径向基神经网络模型建立第108-113页
     ·RBF神经网络结构第109-110页
     ·RBF神经网络特点第110-111页
     ·RBF神经网络映射机制第111-112页
     ·RBF神经网络学习算法第112-113页
   ·基于SFCM的RBF神经网络构建第113-117页
     ·隐层激励函数第114-115页
     ·SFCM-RBF神经网络结构第115-116页
     ·SFCM-RBF神经网络学习算法第116-117页
   ·实验结果及分析第117-124页
     ·丝织物缝纫性能客观评价第118-120页
     ·棉织物缝纫性能客观评价第120-122页
     ·毛织物缝纫性能客观评价第122-124页
   ·本章小结第124-126页
第7章 结束语第126-128页
参考文献第128-134页
致谢第134-135页
附录一第135-136页
附录二 布料FAST力学性能标准化数据第136-139页

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