Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Fibres & Textiles in Eastern Europe

2 2005

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: joint classification

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Identification and Classification of Spliced Wool Combed Yarn Joints by Artificial Neural Networks. Part 1, Developing an Artificial Neural Network Model

Lewandowski S., Stańczyk T.

Fibres & Textiles in Eastern Europe

2005

Vol. 13, no. 1 (49)

39--43

A new artificial neural network (ANN) has been created, similar to the ADALINE-type network, with linear activation function and bubble error sorting, designed to recognise and classify pneumatically-spliced yarn joints. In the second part of the article, the effectiveness of recognition and classification of the proposed ANN will be presented.

Stworzono własną sztuczną sieć neuronową zbliżoną do sieci typu ADALINE, z liniową funkcją aktywacji i sortowaniem bąbelkowym błędów, przeznaczoną do rozpoznawania i klasyfikowania bezwęzłowych, zaplatanych pneumatycznie połączeń końców nitek. Stwierdzono, że taka sieć w sposób bezbłędny rozpoznaje połączenie pochodzące z bazy, oraz szybko i skutecznie ocenia jakość połączenia bezwęzłowego. Skonstruowana sieć może być z powodzeniem wykorzystana do klasyfikacji jakości bezwęzłowych połączeń nitek oraz innych zjawisk i obiektów z obszaru włókiennictwa. W drugiej części artykułu będą podane wyniki badań

Identification and Classification of Spliced Wool Combed Yarn Joints by Artificial Neural Networks. Part 2, Interpretation of Identification and Classification Results of the Unknotted Spliced Yarns Joints

Lewandowski S., Stańczyk T.

Fibres & Textiles in Eastern Europe

2005

Vol. 13, no. 2 (50)

16--19

In the first part of the article an Artificial Neural Network (ANN) model designed to recognise and classify pneumatically spliced yarn joints was presented. The effectiveness of recognition and classification of the proposed ANN is presented in this paper. It has been found out that such a network can faultlessly recognise an unknotted spliced yarn joint in the database and assess its quality quickly and effectively. The most favourable effectiveness of recognition has been achieved in the case of the ‘equivalent’ and ‘preference of joint’s appearance’ modes. The constructed network can also successfully be used for the classification of unknotted joints and other phenomena occurring in textile industry.

W pierwszej części artykułu zaprezentowano model sztucznej sieci neuronowej, przeznaczonej do rozpoznawania i klasyfikacji pneumatycznie zaplątanych połączeń końców nitek. W niniejszej części artykułu zaprezentowano skuteczność rozpoznawania i klasyfikowania. Stwierdzono, że taka sieć może bezbłędnie rozpoznawać bezwęzłowe połączenia końców nitek na podstawie bazy danych, a także szybko i skutecznie oceniać ich jakość. Najbardziej korzystną skuteczność rozpoznawania osiągnięto w przypadku trybów „równoważne" i „preferujące wygląd połączenia". Skonstruowana sztuczna sieć neuronowa może być również z powodzeniem wykorzystywana do klasyfikowania bezwęzłowych połączeń, a także innych zjawisk występujących w przemyśle włókienniczym