Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: bezwęzłowe połączenia końców przędz

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wybrane kierunki zastosowań sztucznych sieci neuronowych we włókiennictwie

Lewandowski S., Drobina R., Grecka A.

Przegląd Włókienniczy - Włókno, Odzież, Skóra

2016

nr 8

35--40

The article presents the general trends of application of artificial neural networks. It presents some examples of applications of artificial neural networks in the textile industry, including forecasts of selected mechanical properties of filament yarns spun from the melt, the classification of damage of card web, the control of regularity of linear mass of draw sliver, assessment the quality of yarn packages textured by false twist and predict the physical properties of unknot-ted spliced ends of wool worsted yarns.

Sztuczne sieci neuronowe i kierunki ich zastosowań w przemyśle. Klasyfikacja i rodzaje zadań wykonywanych przez sztuczne sieci neuronowe

Drobina R., Grecka A., Lewandowski S.

Przegląd Włókienniczy - Włókno, Odzież, Skóra

2016

nr 4

28--33

This article attempts to systematize some scientific problems of classification, recognition, prediction, estimation, optimization, control, approximation of research object via artificial neural networks. There were presented different methods of classifying artificial neural networks (due to the flow of information, types of tasks, way of learning networks, as well as the transition function and topology). Due to the types of tasks artificial neural networks are divided into networks intended to solve regression problems, classification tasks, clustering analysis and time series analysis. The article mentions the industrial fields of applications of artificial neural networks, with particular consideration on areas of the textile industry.

Neural network classification of the unknotted joints of yarn ends

Lewandowski S.

Fibres & Textiles in Eastern Europe

2011

Vol. 19, no. 3 (86)

37-43

The artificial neural network elaborated in this research enabled to recognise and multicriterially classify the unknotted joints of yarn ends. Worsted weaving woollen yarn with a linear mass of 15 tex was used as an example. A 10-step quality scale was applied in order to increase the accuracy of recognition and classification of joints. Such a neural network design can be applied for the quality classification of such joints, as well as in other fields of the textile industry.

Opracowano sztuczną sieć neuronową umożliwiającą rozpoznawanie i wielokryterialne klasyfikowanie bezwęzłowych połączeń końców przędz. Klasyfikację neuronową przeprowadzono na przykładzie przędzy wełnianej tkackiej, czesankowej, o nominalnej masie liniowej - 15 tex. Zastosowano 10-cio stopniową skalę jakości, dzięki czemu zwiększono dokładność rozpoznawania i klasyfikacji połączeń. Skonstruowana sieć może być z powodzeniem wykorzystana nie tylko do klasyfikacji jakościowej wymienionych połączeń, lecz również innych zjawisk i obiektów, nie tylko z dziedziny włókiennictwa.