基于Web的纺织品智能感官评估系统
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-28页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·背景知识 | 第12-27页 |
| ·评估、评估系统 | 第12-14页 |
| ·评估 | 第12-13页 |
| ·评估系统 | 第13-14页 |
| ·纺织品的评估 | 第14-22页 |
| ·纺织品的评估方法 | 第14-17页 |
| ·纺织品感官评估的研究进展 | 第17-21页 |
| ·进一步的研究方向 | 第21-22页 |
| ·智能技术 | 第22-24页 |
| ·系统实现主体软件简介 | 第24-27页 |
| ·Java语言与Java Applet | 第25-26页 |
| ·SQL关系数据库开发 | 第26-27页 |
| ·论文的工作内容及创新点 | 第27-28页 |
| 第二章 纺织品智能感官评估系统总体设计 | 第28-34页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·纺织品智能感官评估系统总体设计 | 第28-29页 |
| ·智能感官评估系统中各模块的作用及其实现 | 第29-32页 |
| ·感官数据融合模块 | 第29-30页 |
| ·客观数据处理模块 | 第30-31页 |
| ·客观数据聚类模块 | 第31页 |
| ·客观-感官联系模块 | 第31-32页 |
| ·综合手感评估模块 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第三章 感官数据处理 | 第34-49页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·纺织品感官评估的特点及表示 | 第34-36页 |
| ·感官数据的获得 | 第36页 |
| ·感官数据处理 | 第36-44页 |
| ·专家小组的感官数据的融合 | 第37-41页 |
| ·将输入域转化到需求域上 | 第38页 |
| ·得到最优的共有域和需求域 | 第38-41页 |
| ·在需求域上融合感官数据 | 第41页 |
| ·感官数据分析 | 第41-44页 |
| ·在小组等级上 | 第41-43页 |
| ·在词汇等级上 | 第43-44页 |
| ·中、法感官评估的分析与比较 | 第44-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 客观数据处理与分析 | 第49-73页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·客观数据的获得 | 第49-50页 |
| ·客观数据处理 | 第50-60页 |
| ·用主因子分析方法提取KES的特征参数 | 第50-55页 |
| ·主因子分析法原理 | 第51-52页 |
| ·主因子分析法的运算结果 | 第52-55页 |
| ·用主成分分析提取特征参数 | 第55-60页 |
| ·主成分分析原理 | 第55-57页 |
| ·主成分分析的计算结果及分析 | 第57-60页 |
| ·客观数据聚类 | 第60-66页 |
| ·分级聚类 | 第60-63页 |
| ·分级聚类算法 | 第61-62页 |
| ·结果分析与讨论 | 第62-63页 |
| ·模糊C-均值聚类 | 第63-66页 |
| ·算法 | 第64-65页 |
| ·结果分析与讨论 | 第65-66页 |
| ·基于模糊聚类的织物质量分级 | 第66-72页 |
| ·基于减法的FCM聚类算法 | 第66-69页 |
| ·结果分析与讨论 | 第69-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第五章 客观评估与感官评估之间联系的建立 | 第73-79页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·利用ANFIS建立客观、感官数据之间的联系 | 第73-77页 |
| ·ANFIS工作原理 | 第73-75页 |
| ·结果分析与讨论 | 第75-77页 |
| ·小结 | 第77-79页 |
| 第六章 在线智能感官评估系统的实现 | 第79-88页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·系统架构 | 第79-87页 |
| ·在线智能感官评估系统软件结构图 | 第79-81页 |
| ·软件系统的实现 | 第81-87页 |
| ·数据库的创建 | 第81-83页 |
| ·数据库的管理 | 第83-84页 |
| ·面向客户端的界面制作 | 第84-86页 |
| ·Java实现 | 第86-87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 第七章 结论 | 第88-91页 |
| ·本文的结论及主要贡献 | 第88-89页 |
| ·展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读硕士期间参加的项目 | 第96-97页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第97页 |
