Prediction of Properties of Unknotted Spliced Ends of Yarns Using Multiple Regression and ArtificialNeural Networks.Part 1, Identification of Spliced Joints of Combed Wool Yarn by Artificial Neural Networks and Multiple Regression

Lewandowski, S.; Drobina, R.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Prediction of Properties of Unknotted Spliced Ends of Yarns Using Multiple Regression and ArtificialNeural Networks.Part 1, Identification of Spliced Joints of Combed Wool Yarn by Artificial Neural Networks and Multiple Regression

Autorzy

Lewandowski S. , Drobina R.

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma

Identyfikatory

Warianty tytułu

Przewidywanie właściwości bezwęzłowych końców nitek za pomocą wielokrotnej regresji i sztucznych sieci neuronowych. Cz. 1, Identyfikacja połączeń czesanych przędz wełnianych

Języki publikacji

Abstrakty

Applying the software environment Statistica for neural networks allowed the use of artificial neural networks and regression analysis to predict the physical properties of unknotted joints of yarn ends. The database entered into the network was built on the basis of determining characteristic geometric dimensions and the strength properties of joints, as well as assessing non-additive features, represented by teaseling and tangling. Networks of the multilayer perceptron type (MLP) and generalized regression neural networks (GRNN) were used. In order to compare the results, multiple regression was also applied

Zastosowanie środowiska oprogramowania Statistica + Sztuczne Sieci Neuronowe pozwoliło na wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych realizujących zadania regresyjne, do przewidywania właściwości fizycznych bezwęzłowych połączeń końców nitek. Bazę danych wprowadzonych do sieci zbudowano na podstawie wyznaczenia charakterystycznych wymiarów geometrycznych i właściwości wytrzymałościowych połączeń, oraz oszacowania cech nieaddytywnych, reprezentowanych przez splątanie i zmechacenie. Posłużono się sieciami typu perceptron wielowarstwowy MLP oraz sieciami neuronowymi realizującymi regresję uogólnioną GRNN. W celach porównawczych dokonano również predykcji właściwości omawianych połączeń przy użyciu regresji wielokrotnej.

Słowa kluczowe

combed wool yarn pneumatically spliced joints additive quantities non-additive features artificial neural network multilayer perceptron generalized neural network back propagation algorithm

przędza wełniana czesana sploty łaczone pneumatycznie ilości dodatków funkcje nieaddytywne sztuczne sieci neuronowe perceptron wielowarstwowy uogólniona sieć neuronowa algorytm propagacji wstecznej

Wydawca

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Łódzki Instytut Technologiczny

Czasopismo

Fibres & Textiles in Eastern Europe

Rocznik

2008

Tom

Vol. 16, no. 5 (70)

Strony

33--39

Opis fizyczny

Bibliogr. 36 poz., rys.

Twórcy

autor

Lewandowski S.

Institute of Textile Engineering and Polymer Materials, University of Bielsko-Biała, Poland Phone number: +48338279135

autor

Drobina R.

rdrobina@ath.bielsko.pl

Institute of Textile Engineering and Polymer Materials, University of Bielsko-Biała, Poland Phone number: +48338279135

Bibliografia

1. STATISTICA, Neural NetworksTM PL: “Introduction to Neural Networks”, Statsoft, Cracow, 2001.
2. Zieliński J.S. et all., “Intelligent Systems in Managing – The Theory and Practice”, Research Publication, Ed. PWN, Warsaw, 2000.
3. Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D.: “Artificial Neural Networks,Basis and Applications”, Ed. Academic Publishing House – PLJ, Warsaw, 1994.
4. Lewandowski S.: “Basic elements of the artificial intelligence and examples of their applications in the textile industry”, Przegląd Włókienniczy Ia: 62(4), pp. 43-46; Part Ib: 62(5), pp. 47-48; Part Ic: 62(7), pp. 33-35.
5. Bissman O.: “Herstelung Knotfreier Garnverbindungen durch das Splice-Verfahren”, ITS, 3, 1981,
6. Gebald G.: Splicing technology in auto-winding”, Textile Month, 7, 1982,
7. Kaushik R., Sharma I., Hari P., Textile Research Journal Vol. 58, No. 5, pp. 263-268, 1988.
8. Kaushik R., Sharma I., Hari P., Textile Research Journal Vol. 58, No. 6, pp. 343-345, 1988.
9. Kaushik R.C.D., Sharma I.C., Hari P.K., Textile Research Journal Vol. 57, No. 8, pp. 490-494, 1987.
10. Kaushik R.C.D., Hari P.K., Textile Research Journal Vol. 57, No. 11, pp. 670-673, 1987.
11. Drobina R.: “Assessment of spliced joints of yarn ends”, doctoral thesis under guidance of M. Machnio and A. Włochowicz, University of Bielsko-Biała, 2006.
12. Frontczak-Wasiak I., Snycerski M.: “Criteria of the estimation of spliced joints”, Textile Review – The Fiber, the Clothing, the Skin, Yearbooks: Vol. 46, (01/1992), pp. 7-10 and Vol. 46, (02/1992), pp. 33-35.
13. Drobina R., Machnio M.:, Textile Review – The Fiber, the Clothing, the Skin, Yearbook Vol. 54, (10/2000), pp. 3-7.
14. Drobina R., Machnio M.:, Textile Review – The Fiber, the Clothing, the Skin, Yearbook Vol. 55, (01/2001), pp. 12-14.
15. Cheng K., Lam H., Textile Research Journal Vol. 70, No. 3, pp. 243-246, 2000.
16. Cheng K., Lam H., Textile Research Journal Vol. 70, No. 12, pp. 1053-1057, 2000.
17. Lewandowski S., Drobina R., Fibers & Textiles in Eastern Europe Vol. 12, No.2(46), pp. 31-37, 2004.
18. Drobina R., Machnio M., Fibers & Textiles in Eastern Europe Vol. 14, No. 3(57), pp. 63-69, 2006.
19. Issa K., Grütz R., Autex Research Journal, Vol. 5, No. 1, (March 2005), pp.1-19.
20. Hasen M., Sakli F., Autex Research Journal, Vol. 5, No. 2, (June 2005), pp. 91-95.
21. Cheng K.P.S., Lam H.L.I.,Textile Research Journal Vol. 73, No. 2, pp. 161-164, 2003.
22. Lewandowski S., Stańczyk T., Fibers & Textiles in Eastern Europe Vol. 13, No. 1(49), pp. 39-43, 2005.
23. Lewandowski S., Stańczyk T., Fibers & Textiles in Eastern Europe Vol. 13, No. 2, (50), pp. 16-19, 2005.
24. Jackowska-Strumiłło L., Jackowski T., Cyniak D., Czekalski J., Fibers & Textiles in Eastern Europe, Vol. 12, No.4(48), pp. 17-21, 2004..
25. STATISTICA, Neural NetworksTM PL, “Problem Guide”, Statsoft, Cracow, 2001.
26. STATISTICA, Neural NetworksTM PL, “The User’s Guide”, Statsoft, Cracow, 2001.
27. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L.: “Neural Networks, Genetic Algorithms and Fuzzy Systems”, Ed. PWN, Warsaw, 1999.
28. Osowski S.: “Neural Networks in the Algorithmic Formulation”, Ed. WNT, Warsaw, 1996.
29. Drobina R., Machnio M.:, Autex Research Journal, Vol. 6, No. 1, pp. 40-48, 2006.
30. Drobina R., Włochowicz A., Machnio M., Józkowicz I.: “Methods of joining fibers assemblies”, Trade Periodical – Spectrum, No. 5, pp. 22-25, 2007.
31. Lewandowski S., Drobina R., Kasztelnik A.: “Comparative analysis of chosen physical properties of spliced joints of yarn ends executed from classic and compact cotton yarns”, Bulletin of Gdynia Cotton Association, No. 2, pp. 45-60.
32. Mańczak K.: “The Methods of Identification of Multidimensional Objects of Control”, Ed. WNT, Warsaw, 1979.
33. Bishop C.: “Neural Networks for Pattern Recognition”, Ed. University Press, Oxford, 1995.
34. Greń J.: “Mathematical Statistics – Models and Tasks”, Ed. PWN, Warsaw, 1982, Ed. III.
35. Stanisz A.: “Accessible Course in the Statistics with Using the STATISTICA Program on Examples Taken from Medicine”, vol. II, Statsoft, Cracow, 2007.
36. Research Project No. 1064/T08/2005/28: “Identification when using artificial neural networks joints of yarn ends joined ‘unknotted’ during the winding operation”, manager S. Lewandowski.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-fc8d8341-c845-4b66-a2de-8c875d2134cd