基于PSO- BP神经网络的织物疵点分类方法2

基于PSO- BP神经网络的织物疵点分类方法*

刘素一1刘晶璟2章乐多1

(1武汉科技学院电信系湖北武汉 430074

2武汉职业技术学院商学院湖北武汉 430074）

摘要：本文将粒子群优化算法运用于BP神经网络的训练，更合理地确定神经网络的连接权重和阈值，提高解决实际问题的能力。同时将PSO-BP神经网络的模型用于织物疵点的分类中。采用正交小波变换的方法对织物图像进行单层分解，并提取水平和垂直两个方向的子图像，分别代表织物的纬向和经向纹理，然后计算其经、纬向的能量、方差、熵等特征值，做为神经网络的输入值。将PSO-BP神经网络与BP神经网络分类的结果相比较，其结果表明PSO-BP神经网络能够取得较好的效果。

关键词：织物；疵点检测；小波变换；粒子群优化算法；BP神经网络，分类

中图分类号：TP274+.5

文献标识码：A

Classification of Fabric Defect Based on PSO-BP Neural Network

Liu Suyi1Liu Jingjing2Zhang Leduo1

(1The electronics and information department of Wuhan University of science

and engineering,430074, Wuhan, china.

2 Business School of Wuhan Institute of Technology, 430074，Wuhan, china) Abstract: In this paper, particle swarm optimization was applied in BP neural network training. It reasonably confirms threshold and connection weight of neural network, and improves capability of solving problems in realities. Meanwhile, PSO-BP neural network is applied into classification of fabric defect. The method of orthogonal wavelet transform was used to decompose monolayer from fabric image. And the sub-images of horizontal and vertical direction are extracted to represent respectively the textures of fabric in warp and weft. Compared classification of PSO-BP neural network to classification of BP neural network, it is shown that PSO-BP neural network achieves favorable results.

Key words:Fabric; Defect Detection; Wavelet transform; Particle swarm optimization; BP neural network ;Classification

1 引言

长期以来，国内外学者对织物疵点的分类进行了大量的研究工作，但由于织物疵点种类繁杂以及织疵的其它特点决定了织疵分类是一个有相当难度的问题[1]。目前较多地应用BP神经网络进行分类。

BP(back propagation) 神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点，但其网络训练问题属于超高维的优化问题，存在时间长、容易陷入局部极小值等缺点，影响了算法的精度[2]。

粒子群优化算法(particle swarm optimization，PSO) [3-4]是一种全局优化算法，且搜索速度较快，可以得到比较好的优化结果。

因此本文将粒子群优化算法运用于BP神经网络的训练，更合理地确定神经

*湖北省数字化纺织装备重点实验室项目（编号DTI200606）

作者简介：刘素一(1962.12——)，女，博士，副教授。研究方向：非线性理论与复杂系统，检测技术等。

网络的连接权重和阈值，提高解决实际问题的能力。同时将PSO 结合BP 神经网 络的模型用于织物疵点的分类中，与BP 神经网络分类的结果相比较，取得了良 好的效果。

2 粒子群神经网络的建立

2.1 粒子群优化算法

PSO 是基于群体和适应度的概念，源于对鸟类捕食行为的模拟，群体中的每个个体(粒子)代表一个可能的解，粒子具有位置和速度特征，算法通过适应度衡量粒子的优劣。随机初始化一群粒通过迭代找到最优解。每次迭代，粒子通过跟踪两个“极值”更新，一是粒子本身的最优解，这个最优解叫做个体极值p i =(p i1,p i2,…..p id )，二是整个种群目前找到的最优解，称为全局极值g=(g 1,g 2,…..g d )。在寻找这两个最优值时，粒子根据如下的公式来更新自己的速度和位置[5]：

)(())(()21i i i i i x g rand c x p rand c v v -??+-??+= （1） i

i i v x x +=

其中：i v 和i x ——当前粒子的速度和位置；

rand( )是均匀分布在（0，1）之间的随机数； c 1、c 2是学习因子，通常221==c c 。

2.2、BP 神经网络

设3层BP 神经网络，隐层神经元和输出层神经元的激活函数都是s 型函数

x

e

x f -+=

11)( （2）

为了满足Sigmoid 函数要求，将样本数据进行归一化处理，当实际输出与期望输出的误差小于预定值或达到预定的训练周期数时，停止训练。 2.3粒子群优化算法与BP 神经网络的结合

用PSO 训练BP 网络时，定义粒子的位置k x 为BP 网络在全连接结构下的所有权重和隐含层节点的阈值，权重范围定为(1,1)，粒子使用实数编码。初始隐层节点数设为3，最大隐层节点数设为20，网络训练使用逐步增长法逐渐增加隐层节点数直至满足要求为止。

适应度函数是评价神经网络解决问题能力的指标，用神经网络输出值的均方误差MSE 生成目标函数，其倒数作为适应度函数，误差越小，则对应粒子的性能越好。

目标函数的计算公式为:

∑∑==-=

p

i m

j ij ij

y d

mp

MSE 1

1

)(1 （3）

式中：m ——输出节点个数；p ——训练样本数；ij d ——网络期望输出值；

ij

y ——网络实际输出值。种群规模n 为30；c 1=c 2=2.0；粒子最大速度V max =2.0；

PSO 训练BP 网络的终止条件为迭代次数k=1000；k 1=0.10；P c =0.05；P m =0.03。

3、织物疵点图像的小波分解织物

织物一般由经向纱线和纬向纱线交织而成，因此正常织物表面经纬向纹理结构具有规则性[6]。如果织物中包含疵点，那么疵点必会在经向或纬向纹理子图像上发生异常变化，基于这一规律，可以利用小波变换把织物图像分解为经向和纬向两个子图像。

根据正交小波多分辨分析的思想[7]，假定j l i s ,为0尺度空间的剩余尺度系数序列，)(),(k g k h 分别为二维离散小波函数的低通和高通滤波器，则二维小波变换的快速分解公式为[8]：

1,,,1,,,1

,,,1

,,,)2()2()2()2()2()2()2()2(------=

--=

--=

--=∑∑∑

∑

j m

k m

k j

l i j m

k m

k j l

i j m

k m k j l i j m

k m

k j

l i s

l m g i k g d s

l m g i k h b

s l m h i k g a s l m h i k h s （4）

其中，j l i j l i j l i d b a ,,,，，分别为对应的小波空间的小波展开系数，j l i s ,为对应于尺度空间的展开系数。

采用该算法对图像),(y x f 进行二维小波变换，变换的每一层次，图像都被分解成为四个不同频率的图像，每个图像代表了原图像中的一部分信息，即水平、垂直、对角和低频部分。

针对织物图像，即经过二维正交小波分解后得到的水平和垂直两个方向的子图像，分别代表织物的纬向和经向纹理，舍弃对角线信息和低频的信息。

图1和图2为采用db3小波函数对正常织物图像及经向带有疵点的织物图像进行分解后的结果。从图中可以看出，织物经过一次小波分解后，其水平和垂直水平方向的子图像较好地包含了经纬向的纹理特征，并且疵点位置的纹理有明显的异常。

(a) 原始图像 (b)经向子图像 (c) 纬向子图像

图1 正常织物图像的单层分解示意图

(a)疵点图像(b)经向子图像(c) 纬向子图像

图2 疵点织物图像的单层分解示意图

4疵点特征量的选取

图像的特征值是反映图像的类型、性质、状态等特征量，它是对对象进行识别的判据。因此，特征值的确定是相当重要的。由于织物的疵点是由于织造过程中经纬纱不规则交织造成的，因此织物疵点大多数带有经向或纬向的方向性。所以我们通过提取表示经向和纬向的上发生变化的值，来检测织物疵点是否存在，本文采用的特征值是能量、方差、熵等三个。

（1）能量：反映了区域图像的均匀性或平滑性。其定义为：∑∑

=

M

i

N

j

ij

H

E2（5）（2）方差：反映了区域图像的离散程度。其定义为：∑∑-

=

M

i

N

j

ij

H

H2)

(

σ（6）（3）熵：反映了图像随机性的量度。其定义为：∑∑

-

=

M

i

ij

N

j

ij

H

H

Q2

2lg（7）

式中，

ij

H为（i,j）的灰度值，M，N分别代表子图像的高和宽。

对经过小波分解后的图1和图2进行以上特征值的计算，其结果见图3。

（a）正常织物经向方差曲线图（b）断经织物经向方差曲线图

（c）正常织物经向能量曲线图（d）断经织物经向能量曲线图

（e）正常织物经向熵值曲线图（f）断经织物经向熵值曲线图图3 正常织物图像与断经织物图像的特征值曲线由此可以看出，带有疵点的织物图像在小波分解后经向子图像的方差、能量和熵值分布曲线图与正常的织物图像有着明显的异常，在相同像素值下其特征值均超过正常范围，说明通过对这些特征值的计算可以检测出织物是否存在疵点。

5、基于PSO-BP网络的织物疵点分类方法及结果分析

5.1 PSO-BP网络模型输入输出特征值的确定

由公式（4）对织物图像进行小波分解后，得到了水平和垂直两个方向的子图像，然后采用（5）—（7）分别提取表示经向和纬向的纹理特征的特征值，即径向方差峰值、能量峰值、熵峰值，纬向方差峰值、能量峰值、熵峰值共六个，将其作为神经网络的输入向量。

本次用于分类的织物疵点图像有经向缺纱、纬向缺纱、油污、破洞、粒节疵点等五种，其疵点典型图像见图4。

(a) 经向缺纱(b) 纬向缺纱(c) 油污(d) 破洞(e) 粒节疵点

图4 织物疵点图像

对多幅不同疵点类型的图像进行小波分解及特征值提取后，得到了特征样本数据，并将该数据进行归一化处理，如表1所示。

2 0.53561 0.50769 -0.043956 -0.25962 -0.21795 0.58462 经向

3 -0.46439 -0.29231 0.52747 0.67788 0.61538 -0.41538 纬向

4 -0.094017 -0.092308 0.52747 0.67788 0.5320

5 -0.21538 纬向

5 -0.094017 -0.092308 -0.47253 0.052885 0.032051 -0.21538 油污

6 -0.05698 -0.092308 -0.3296

7 -0.072115 -0.051282 -0.2153

8 油污

7 -0.019943 0.0076923 -0.18681 -0.25962 -0.30128 -0.015385 破洞

8 -0.094017 -0.092308 0.52747 0.67788 0.53205 -0.21538 破洞

9 -0.13105 0.0076923 -0.043956 -0.25962 -0.21795 0.18462 粒节

10 -0.030952 -0.14286 0.28627 -0.066667 -0.066667 -0.055556 粒节

11 0.38746 0.20769 -0.043956 -0.25962 -0.13462 0.38462 经向

12 -0.42735 -0.092308 0.52747 0.36538 0.36538 -0.21538 纬向

13 -0.019943 0.0076923 -0.18681 0.052885 0.032051 -0.015385 油污

14 0.017094 0.0076923 -0.043956 -0.13462 0.032051 -0.015385 破洞

15 -0.094017 -0.49231 -0.18681 -0.32212 -0.30128 -0.015385 粒节

输出层节点数即为需要判断出的疵点类别，有：径向疵点、纬向疵点、油污、破洞、粒节五种，所以输出节点数定为5个。以如下形式表示：径向（1，0，0，0，0），纬向（0，1，0，0，0），油污（0，0，1，0，0），破洞（0，0，0，1，0），粒节（0，0，0，0，1）。

5.2计算结果及分析

用表1中前10组数据作为神经网络的训练样本，最后5组数据为检测分类样本。经过多次仿真实验后，对于BP网络而言，在隐含层神经元为19个时，分类结果相对最好。训练结果如图5所示。网络经过187次训练就达到了目标误差。分类结果如表2所示。

表2 BP神经网络分类结果

输出结果疵点类别

0.9930 0.0030 0.0318 0.0097 0.0033 径向

0.0078 0.8867 0.1351 0.5121 0.0072 纬向

0.0102 0.0051 0.9295 0.0403 0.1020 油污

0.0092 0.2354 0.2771 0.9952 0.0003 破洞

0.0407 0.0300 0.0022 0.0023 0.9710 粒节

通过表3测试结果可以看出，BP网络能根据输入的特征值判断出疵点类别，但是精确度不是非常高。

对于PSO-BP网络，其训练样本和检测分类样本与BP网络相同。通过多次实验，确定隐含层的数目为14个神经元时，网络分类性能较好，误差曲线平滑。训练结果如图6所示。分类结果如表3所示。

表3 PSO-BP神经网络分类结果

输出结果疵点类别

0.9530 0.0062 0.0090 0.0264 0.0016 径向

0.0006 0.9787 0.0266 0.0227 0.0191 纬向

0.0025 0.0026 0.9338 0.0099 0.0045 油污

0.0002 0.0286 0.0187 0.9959 0.0061 破洞

0.0174 0.0031 0.0050 0.0080 0.9595 粒节

图5 BP神经网络训练结果图6 PSO-BP网络的训练结果

通过测试结果可以看出，该网络很准确地判断出了疵点的类别，训练耗时短。

6、结论

由于BP(back propagation) 神经网络其训练问题存在时间长、容易陷入局部极小值等缺点，影响了算法的精度。而粒子群优化算法具有良好的寻优能力，因此本文将PSO运用在BP神经网络连接权和阈值的训练中，构成PSO-BP神经网络。同时将PSO-BP神经网络的模型用于织物疵点的分类中。通过PSO-BP神经网络与BP神经网络对疵点分类的结果相比较，PSO-BP神经网络较BP神经网络，隐含元数目较少，训练时间短，分类的准确度高。因此结论是PSO-BP神经网络要优于BP神经网络。

参考文献

[1]步红刚,黄秀宝.基于计算机视觉的织物疵点分类的近期进展[J].东华大学学报(自然科学版),2006.8(32) :143-146.

[2]Martin T.Hagan(美), Howard B.Demath(美), Mark H.Beale(美)著.戴葵译.神经网络设计[M].北京:机械工业出版社,2002

[3]曾建潮,介婧,崔志华.微粒群算法[M].北京:科学出版社,2004.

[4]Eberhart R C,Shi Y.Particle swarm optimization:Developments,applications and resources[C].Proceedings of IEEE Congress on Evolutionary Computation, IEEE Press, Piscataway NJ:2001.81-86.

[5]张燕，汪镭，康琦等.微粒群优化算法及其改进形式综述[J].计算机工程与应用,2005,2:1-3

[6]李立轻. 基于计算机视觉的织物疵点自动检测研究[D].东华大学,2003.

[7]Daubechies I. Orthonomal Bases of Compactly Supported Wavelets[J].

Communications on Pure and Applied Mathematics. 1988,41:909-996.

[8]单亦杰,韩润萍.基于二层自适应正交小波的疵点检测[J],微计算机信息,2007,3(23):303-304.

基于人工神经网络的通信信号分类识别

基于人工神经网络的通信信号分类识别 冯 涛 (中国电子科技集团公司第54研究所,河北石家庄050081) 摘 要 通信信号的分类识别是一种典型的统计模式识别问题。系统地论述了通信信号特征选择、特征提取和分类识别的原理和方法。设计了人工神经网络分类器,包括神经网络模型的选择、分类器的输入输出表示、神经网络拓扑结构和训练算法,并提出了分层结构的神经网络分类器。 关键词 模式识别;特征提取;分类器;神经网中图分类号 TP391 文献标识码 A Classification and Identification of Communication Signal Using Artificial Neural Networks FE NG Tao (T he 54th Research Institute of CETC,Shijia zhuan g Hebei 050081,China) Abstract The classification and identificati on of communication signal is a typical statistical pattern identification.The paper discusses the theory and method of feature selection,feature extraction and classi fication &identificaiton of communication signal.A classifier based on artificial neural networks is designed,includin g the selection of neural network model,the input and output expression of the classifier,neural network topology and trainin g algorithm.Finally a hierarchical archi tecture classifier based on artificial neural networks is presented. Key words pattern recognition;features extraction;classifier;neural networks 收稿日期:2005-12-16 0 引言 在通信对抗侦察中,侦察接收设备在截获敌方通信信号后,必须经过对信号的特征提取和对信号特征的分析识别,才能变为有价值的通信对抗情报。通过对信号特征的分析识别,可以得到信号种类、通信体制、网路组成等方面的情报,从而为研究通信对抗策略、研制和发展通信对抗装备提供重要参考依据。 1 通信信号分类识别的原理 通信信号的分类识别是一种典型的模式识别应用,其作用和目的就是将某一接收到的信号正确地归入某一种类型中。一般过程如图1 所示。 图1 通信信号分类识别的一般过程 下面简单介绍这几部分的作用。 信号获取:接收来自天线的信号x (t),并对信号进行变频、放大和滤波,输出一个中频信号; A/D 变换:将中频模拟信号变换为计算机可以运算的数字信号x (n); 以上2步是信号空间x (t)到观察空间x (n )的变换映射。 特征提取:为了有效地实现分类识别,必须对原始数据进行变换,得到最能反映分类差别的特征。这些特征的选择和提取是非常重要的,因为它强烈地影响着分类器的设计和性能。理想情况下,经过特征提取得到的特征向量对不同信号类型应该有明显的差别; 分类器设计和分类决策:分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去。首先,在样本训练集基础上确定合适的规则和分类器结构,然后,学习训练得到分类器参数。最后进行分类决策,把待识别信号从特征空间映射到决策空间。 2 通信信号特征参数的选择与特征提取 2 1 通信信号特征参数的选择 选择好的特征参数可以提高低信噪比下的正确 识别率,降低分类器设计的难度,是基于统计模式识别方法最为关键的一个环节。试图根据有限的信号 信号与信息处理 24 2006Radio Engineering Vo1 36No 6

BP神经网络的数据分类MATLAB源代码.doc

%%%清除空间 clc clear all ; close all ; %%%训练数据预测数据提取以及归一化 %%%下载四类数据 load data1 c1 load data2 c2 load data3 c3 load data4 c4 %%%%四个特征信号矩阵合成一个矩阵data ( 1:500 , : ) = data1 ( 1:500 , :) ; data ( 501:1000 , : ) = data2 ( 1:500 , : ) ; data ( 1001:1500 , : ) = data3 ( 1:500 , : ) ; data ( 1501:2000 , : ) = data4 ( 1:500 , : ) ; %%%%%%从1到2000间的随机排序 k = rand ( 1 , 2000 ) ; [ m , n ] = sort ( k ) ; %%m为数值，n为标号

%%%%%%%%%%%输入输出数据 input = data ( : , 2:25 ) ; output1 = data ( : , 1) ; %%%%%%把输出从1维变到4维 for i = 1 : 1 :2000 switch output1( i ) case 1 output( i , :) = [ 1 0 0 0 ] ; case 2 output( i , :) = [ 0 1 0 0 ] ; case 3 output( i , :) = [ 0 0 1 0 ] ; case 4 output( i , :) = [ 0 0 0 1 ] ; end end %%%%随机抽取1500个样本作为训练样本，500个样本作为预测样本 input_train = input ( n( 1:1500 , : ) )’ ; output_train = output ( n( 1:1500 , : ) )’ ; input_test = input ( n( 1501:2000 , : ) )’ ;

织物分类及鉴别的基础知识

织物分类及鉴别的基础知识(一) 一、织物组织1、定义：纺织品是在织机上由相互垂直的两个系统的纱线，按一定的规律交织而成，也就是经纬线按一定规律地相互沉浮，使织物表面形成一定的纹路和花纹，这种组织称为织物组织。 2、织物组织分类： ① 原组织：是最简单的织物组织，又称基本组织。它包括平纹组织、斜纹组织和缎纹组织三种。 ② 小花纹组织：是由上面三种基本组织变化，联合而形成的。如山形斜纹布、急斜纹。 ③ 复杂组织：又包括二重组织（多织成厚绒布，棉绒毯等）、起毛组织（如灯芯绒布）、毛巾组织（毛巾织物）、双层组织（毛巾织物）和纱罗组织。 ④ 大花纹组织：也称提长花组织，多织出花鸟鱼虫、飞禽走兽等美丽图案。 ⑤ 缎纹组织：布表面光滑但不结实、易刮伤、易起毛。 3、织物的密度：密度指织坯成品单位长度中经纱和纬纱的根数，常用10平方厘米或1平方英寸中纱线根数表示。床上用品织物常见密度：30S纱78*65，78*54，20S纱60*60，40S纱90*90、110*80、133*72，28S纱70*60，单位：根/1英寸。 4、织物的回潮率，公定重量。 ① 回潮率=（湿重-干重）/干重×100% 公定回潮率：棉纱%，棉布8%，涤棉纱65/35布匹%，涤 棉50/50，布匹% ② 公定重量：织物在公定回潮率下的重量为公定重量。 二、纺织品分类： 1、按用途可分为衣着用纺织品、装饰用纺织品、工业用品三大类； ① 衣着用纺织品包括制作服装的各种纺织面料以及缝纫线、松紧带、领衬、里衬等各种纺织辅料和针织成衣、手套、袜子等。 ② 装饰用纺织品在品种结构、织纹图案和配色等各方面较其他纺织品更要有突出的特点，也可以说是一种工艺美术品。可分为室内用品、床上用品和户外用品，

织物的分类

常用概念： 1、经向、经纱、经纱密度——面料长度方向；该向纱线称做经纱；其1英寸内纱线的排列根数为经密（经纱密度）； 2、纬向、纬纱、纬纱密度——面料宽度方向；该向纱线称做纬纱，其1英寸内纱线的排列根数为纬密（纬纱密度）； 3、密度——用于表示梭织物单位长度内纱线的根数，一般为1英寸或10厘米内纱线的根数，我国国家标准规定使用10厘米内纱线的根数表示密度，但纺织企业仍习惯沿用1英寸内纱线的根数来表示密度。如通常见到的“45Ｘ45/108Ｘ58”表示经纱纬纱分别45支，经纬密度为108、58。 4、幅宽——面料的有效宽度，一般习惯用英寸或厘米表示，常见的有36英寸、44英寸、56-60英寸等等，分别称作窄幅、中幅与宽幅，高于60英寸的面料为特宽幅，一般常叫做宽幅布，当今我国特宽面料的幅宽可以达到360厘米。幅宽一般标记在密度后面，如：3中所提到的面料如果加上幅宽则表示为：“45Ｘ45/108Ｘ58/60＂”即幅宽为60英寸。 5、克重——面料的克重一般为平方米面料重量的克数，克重是针织面料的一个重要的技术指标，粗纺毛呢通常也把克重作为重要的技术指标。牛仔面料的克重一般用“盎司（OZ）”来表达，即每平方码面料重量的盎司数，如7盎司、12盎司牛仔布等； 6、色织——日本称做“先染织物”，是指先将纱线或长丝经过染色，然后使用色纱进行织布的工艺方法，这种面料称为“色织布”，生产色织布的工厂一般称为染织厂，如牛仔布，及大部分的衬衫面料都是色织布； 1、按不同的加工方法分类 （1）、机织物：由相互垂直排列即横向和纵向两系统的纱线，在织机上根据一定的规律交织而成的织物。有牛仔布、织锦缎、板司呢、麻纱等。

织物分类及鉴别的基础知识一

织物分类及鉴别的基础知识一、织物组织1、定义：纺织品是在织机上由相互垂直的两个系统的纱线，按一定的规律交织而成，也就是经纬线按一定规律地相互沉浮，使织物表面形成一定的纹路和花纹，这种组织称为织物组织。2、织物组织分类：①原组织：是最简单的织物组织，又称基本组织。它包括平纹组织、斜纹组织和缎纹组织三种。②小花纹组织：是由上面三种基本组织变化，联合而形成的。如山形斜纹布、急斜纹。③复杂组织：又包括二重组织（多织成厚绒布，棉绒毯等）、起毛组织（如灯芯绒布）、毛巾组织（毛巾织物）、双层组织（毛巾织物）和纱罗组织。④大花纹组织：也称提长花组织，多织出花鸟鱼虫、飞禽走兽等美丽图案。⑤缎纹组织：布表面光滑但不结实、易刮伤、易起毛。3、织物的密度：密度指织坯成品单位长度中经纱和纬纱的根数，常用10平方厘米或1平方英寸中纱线根数表示。床上用品织物常见密度：30S纱78*65，78*54，20S纱60*60，40S纱90*90、110*80、133*72，28S纱70*60，单位：根/1英寸。4、织物的回潮率，公定重量。①回潮率=（湿重-干重）/干重×100% 公定回潮率：棉纱8.5%，棉布8%，涤棉纱65/35布匹3.06%，涤棉50/50，布匹4.2% ②公定重量：织物在公定回潮率下的重量为公定重量。二、纺织品分类：1、按用途可分为衣着用纺织品、装饰用纺织品、工业用品三大类； ①衣着用纺织品包括制作服装的各种纺织面料以及缝纫线、松紧带、领衬、里衬等各种纺织辅料和针织成衣、手套、袜子等。②装饰用纺织品在品种结构、织纹图案和配色等各方面较其他纺织品更要有突出的特点，也可以说是一种工艺美术品。可分为室内用品、床上用品和户外用品，包括家居布和餐厅浴洗室用品，如：地毯、沙发套、椅子、壁毯、贴布、像罩、纺品、窗帘、毛巾、茶巾、台布、手帕等；床上用品包括床罩、床单、被面、被套、毛毯、毛巾被、枕芯、被芯、枕套等。户外用品包括人造草坪等。③工业用纺织品使用范围广，品种很多，常见的有蓬盖布、枪炮衣、过滤布、筛网、路基布等。 2、按生产方式不同分为线类、带类、绳类、机织物、纺织布等六类：①线类：纺织纤维经纺纱加工而成纱，两根以上的纱捻合成线；②带类：窄幅或管状织物，称为带类；③绳类：多股线捻合而成绳；④机织物：采用经纬相交织造的织物称为机织物；⑤针织物：由纱线成圈相互串套而成的织物和直接成型的衣着用品为针织物；⑥无纺布：不经传统纺织工艺，而由纤维铺网加工处理而形成的薄片纺织，称为无纺织布。 三、织物的经纱或纬纱各种织品都有长度和宽度，与布边平行的长度称为匹长，匹长的方向就为织物径向；与布边相垂直的长度称其幅宽，幅宽的方向为织物的纬向。在织布时，用于径向的纱为经纱，用于纬向的纱称为纬纱。四、织物的缩水1、织物的缩水率织物的缩水率是指织物在洗涤或浸水后，织物收缩的百分数。一般来说，缩水率最大织物是合成纤维及其混纺织品，其次是毛织品、麻织品，棉织品居中，缩水较大，而最大的是粘胶纤维、人造棉、人造毛类织品。2、织品产生缩水的因素：①织物的原材料不同，缩水率不同。一般来说，吸湿性大的纤维，浸水后纤维膨胀，直径增大，长度缩短，缩水率就大。如有的粘胶纤维吸水率高达13%，而合成纤维织物吸湿性差，其缩水率就小。②织物的密度不同，缩水率也不同。如经纬向密度相近，其经纬向缩水率也接近。经密度大的织品，经向缩水就大，反之，纬密大于经密的织品，纬向缩水也就大。③织物纱支粗细不同，缩水率也不同。纱支粗的布缩水率就大，纱支细的织物缩水率就小。④织物生产工艺不同，缩水率也不同。一般来说，织物在织造和染整过程中，纤维要拉伸多次，加工时间长，施加张力较大的织物缩水率就大，反之就小。五、怎样识别织物：织物的手感是人们用来鉴别织物的品质质量的一项重要内容。具体地说，用手触摸织物的感觉在心理上的反应，由于织物的品种不同，质量高低也各有差异，织物的手感效果，也就有较大区别。手感有以下几个方面：①织物身骨是否挺括和松弛；②织物表面的光滑与粗糙；③织物的柔软与坚硬；④织物的薄与厚；⑤织物的冷与暖；⑥织物对皮肤有刺激与无刺少激的感觉。例如：手抚摸着真丝纺品有凉的感觉；纯毛织物有暖的感觉；手感细而平滑的确良棉织品多是高支纱织拷制成；手感粗糙的多为低支纱的织品。另外，人们还可借助力的作用，用手拉伸，抓纹等动作，再通过眼的观察，手的感觉，可以判断织物的弹性、强度、抗皱性及纤维类别等。但总的来说，手感是选购面料和服装时最重要的手段。 六、纯棉梭织物 1、定义：纯棉梭织物是以棉花为原料，通过织机，由经纬纱纵横沉浮相互交织而成的纺织品。 2、纯棉织物分为：①本色白布：普通布面、细布、粗布、帆布、斜纹坯布、原色布。②色布：有硫化蓝布、硫化墨布、士林蓝布、士林灰布、色府绸、各色卡叽、各色华呢。③花布：是印染上各种各样颜色和图案的布。如：平纹印花布、印花斜纹布、印花哔叽、印花直贡。④色织布：它是把纱或线先经过染色，后在机器上织成的布如条格布、被单布、绒布、线呢、装饰布等。 3 、纯棉织品的特点：①吸湿性：棉纤维具有较好的吸湿性，在正常的情况下，纤维可向周围的大气中吸收水分，其含水率为8-10%，所以它接触人的皮肤，使人感到柔软而不僵硬。如果棉布湿度增大，周围温度较高，纤维中含的水分量会全部蒸发散去，使织物保持水平衡状态，使人感觉舒适。②保湿性：由于棉纤维是热和电的不良导体，热传导系数极低，又因棉纤维本身具有多孔性，弹性高优点，纤维之间能积存大量空气，空气又

神经网络在数据挖掘中的应用

神经网络在数据挖掘中的应用

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神经网络在数据挖掘中的应用 摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题． 关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘 １．引言 在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。 数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。 数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，形成了一种全新的应用领域。数据挖掘是从大量的、有噪声的、随机的数据中，识别有效的、新颖的、有潜在应用价值及完全可理解模式的非凡过程。从而对科学研究、商业决策和企业管理提供帮助。 数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。 神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN的

BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类

clear %% 训练数据预测数据提取及归一化 %下载四类语音信号 load data1 c1 load data2 c2 load data3 c3 load data4 c4 %四个特征信号矩阵合成一个矩阵 data(1:500,:)=c1(1:500,:); data(501:1000,:)=c2(1:500,:); data(1001:1500,:)=c3(1:500,:); data(1501:2000,:)=c4(1:500,:); %从1到2000间随机排序 k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k); %输入输出数据 input=data(:,2:25); output1 =data(:,1); %把输出从1维变成4维 for i=1:2000 switch output1(i) case 1 output(i,:)=[1 0 0 0]; case 2 output(i,:)=[0 1 0 0]; case 3 output(i,:)=[0 0 1 0]; case 4 output(i,:)=[0 0 0 1]; end end %随机提取1500个样本为训练样本，500个样本为预测样本input_train=input(n(1:1500),:)'; output_train=output(n(1:1500),:)'; input_test=input(n(1501:2000),:)'; output_test=output(n(1501:2000),:)'; %输入数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); %% 网络结构初始化 innum=24; midnum=25; outnum=4;

主要织物种类,特点

怎样识别织物 织物的手感是人们用来鉴别织物的品质质量的一项重要内容。具体地说，用手触摸织物的感觉在心理上的反应，由于织物的品种不同，质量高低也各有差异，织物的手感效果，也就有较大区别。手感有以下几个方面： ①织物身骨是否挺括和松弛；②织物表面的光滑与粗糙；③织物的柔软与坚硬；④织物的薄与厚；⑤织物的冷与暖；⑥织物对皮肤有刺激与无刺少激的感觉。例如： 手抚摸着真丝纺品有凉的感觉；纯毛织物有暖的感觉；手感细而平滑的确良棉织品多是高支纱织拷制成；手感粗糙的多为低支纱的织品。 另外，人们还可借助力的作用，用手拉伸，抓纹等动作，再通过眼的观察，手的感觉，可以判断织物的弹性、强度、抗皱性及纤维类别等。但总的来说，手感是选购面料和服装时最重要的手段。 纯棉梭织物 1、定义： 纯棉梭织物是以棉花为原料，通过织机，由经纬纱纵横沉浮相互交织而成的纺织品。 2、纯棉织物分为： ①本色xx： 普通布面、细布、粗布、帆布、斜纹坯布、原色布。 ②色布： 有硫化蓝布、硫化墨布、士林蓝布、士林灰布、色府绸、各色卡叽、各色华呢。 ③xx： 是印染上各种各样颜色和图案的布。如：

平纹印花布、印花斜纹布、印花哔叽、印花直贡。 ④色织布： 它是把纱或线先经过染色，后在机器上织成的布如条格布、被单布、绒布、线呢、装饰布等。 3、纯棉织品的特点： ①吸湿性： 棉纤维具有较好的吸湿性，在正常的情况下，纤维可向周围的大气中吸收水分，其含水率为8-10%，所以它接触人的皮肤，使人感到柔软而不僵硬。如果棉布湿度增大，周围温度较高，纤维中含的水分量会全部蒸发散去，使织物保持水平衡状态，使人感觉舒适。 ②保湿性： 由于棉纤维是热和电的不良导体，热传导系数极低，又因棉纤维本身具有多孔性，弹性高优点，纤维之间能积存大量空气，空气又是热和电的不良导体，所以，纯棉纤维纺织品具有良好的保湿性，穿着纯棉织品服装使人感觉到温暖。 ③耐热性： 纯棉织品耐热能良好，在摄氏110℃以下时,只会引起织物上水分蒸发,不会损伤纤维,所以纯棉织物在常温下,穿着使用,洗涤印染等对织品都无影响,由此对提高了纯棉织品耐洗耐穿服用性能。 ④耐碱性： 棉纤维对碱的抵抗能力较大，棉纤维在碱溶液中，纤维不发生破坏现象，该性能有利于服用后对污染的洗涤，消毒除杂质，同时也可以对纯棉纺织品进行染色、印花及各种工艺加工，以产生更多棉织新品种。 ⑤卫生性：

matlab30个案例分析案例12-SVM神经网络的数据分类预测

%% SVM神经网络的数据分类预测----意大利葡萄酒种类识别 %% 清空环境变量 close all; clear; clc; format compact; %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load chapter12_wine.mat; % 画出测试数据的box可视化图 figure; boxplot(wine,'orientation','horizontal','labels',categories); title('wine数据的box可视化图','FontSize',12); xlabel('属性值','FontSize',12); grid on; % 画出测试数据的分维可视化图 figure subplot(3,5,1); hold on for run = 1:178 plot(run,wine_labels(run),'*'); end xlabel('样本','FontSize',10); ylabel('类别标签','FontSize',10); title('class','FontSize',10); for run = 2:14 subplot(3,5,run); hold on; str = ['attrib ',num2str(run-1)]; for i = 1:178 plot(i,wine(i,run-1),'*'); end xlabel('样本','FontSize',10); ylabel('属性值','FontSize',10); title(str,'FontSize',10); end % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集

人工神经网络的发展和分类

人工神经网络的发展和分类 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 它的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。 1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络的到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出。其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究。加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。 在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐ART，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。 1984Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究。1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。 1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视。美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变 RWC项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。 人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两

织物分类及鉴别的基础知识审批稿

织物分类及鉴别的基础 知识 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】

织物分类及鉴别的基础知识(一) 一、织物组织1、定义：纺织品是在织机上由相互垂直的两个系统的纱线，按一定的规律交织而成，也就是经纬线按一定规律地相互沉浮，使织物表面形成一定的纹路和花纹，这种组织称为织物组织。 2、织物组织分类： ① 原组织：是最简单的织物组织，又称基本组织。它包括平纹组织、斜纹组织和缎纹组织三种。 ② 小花纹组织：是由上面三种基本组织变化，联合而形成的。如山形斜纹布、急斜纹。 ③ 复杂组织：又包括二重组织（多织成厚绒布，棉绒毯等）、起毛组织（如灯芯绒布）、毛巾组织（毛巾织物）、双层组织（毛巾织物）和纱罗组织。 ④ 大花纹组织：也称提长花组织，多织出花鸟鱼虫、飞禽走兽等美丽图案。 ⑤ 缎纹组织：布表面光滑但不结实、易刮伤、易起毛。 3、织物的密度：密度指织坯成品单位长度中经纱和纬纱的根数，常用10平方厘米或1平方英寸中纱线根数表示。床上用品织物常见密度：30S纱78*65，78*54，20S纱 60*60，40S纱90*90、110*80、133*72，28S纱70*60，单位：根/1英寸。 4、织物的回潮率，公定重量。

① 回潮率=（湿重-干重）/干重×100% 公定回潮率：棉纱8.5%，棉布8%，涤棉纱65/35布匹3.06%，涤 棉50/50，布匹4.2% ② 公定重量：织物在公定回潮率下的重量为公定重量。 二、纺织品分类： 1、按用途可分为衣着用纺织品、装饰用纺织品、工业用品三大类； ① 衣着用纺织品包括制作服装的各种纺织面料以及缝纫线、松紧带、领衬、里衬等各种纺织辅料和针织成衣、手套、袜子等。 ② 装饰用纺织品在品种结构、织纹图案和配色等各方面较其他纺织品更要有突出的特点，也可以说是一种工艺美术品。可分为室内用品、床上用品和户外用品，包括家居布和餐厅浴洗室用品，如：地毯、沙发套、椅子、壁毯、贴布、像罩、纺品、窗帘、毛巾、茶巾、台布、手帕等；床上用品包括床罩、床单、被面、被套、毛毯、毛巾被、枕芯、被芯、枕套等。户外用品包括人造草坪等。 ③ 工业用纺织品使用范围广，品种很多，常见的有蓬盖布、枪炮衣、过滤布、筛网、路基布等。 2、按生产方式不同分为线类、带类、绳类、机织物、纺织布等六类： ① 线类：纺织纤维经纺纱加工而成纱，两根以上的纱捻合成线；

神经网络的类型

概述 本文主要介绍了当前常用的神经网络，这些神经网络主要有哪些用途，以及各种神经网络的优点和局限性。 1 BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程。 初始权值阈值的确定：所以权值及阈值的初始值应选为均匀分布的小数经验 值，约为（-2.4/F~2.4/F）之间，其中F 为所连单元的输入层节点数 1.1 主要功能 （1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络以逼近一个函数。 （2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来。 （3）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类。 （4）数据压缩：减少输出向量维数以便传输或存储。 1.2 优点及其局限性 BP神经网络最主要的优点是具有极强的非线性映射能力。理论上，对于一个三层和三层以上的BP网络，只要隐层神经元数目足够多，该网络就能以任意精度逼近一个非线性函数。其次，BP神经网络具有对外界刺激和输入信息进行联想记忆的能力。这是因为它采用了分布并行的信息处理方式，对信息的提取必须采用联想的方式，才能将相关神经元全部调动起来。BP 神经网络通过预先存储信息和学习机制进行自适应训练，可以从不完整的信息和噪声干扰中恢复原始的完整信息。这种能力使其在图像复原、语言处理、模式识别等方面具有重要应用。再次，BP 神经网络对外界输入样本有很强的识别与分类能力。由于它具有强大的非线性处理能力，因此可以较好地进行非线性分类, 解决了神经网络发展史上的非线性分类难题。另外，BP 神经网络具有优化计算能力。BP神经网络本质上是一个非线性优化问题, 它可以在已知的约束条件下，寻找一组参数组合，使该组合确定的目标函数达到最小。不过，其优化计算存在局部极小问题，必须通过改进完善。 由于BP网络训练中稳定性要求学习效率很小，所以梯度下降法使得训练很慢。动量法因为学习率的提高通常比单纯的梯度下降法要快一些，但在实际应用中还是速度不够，这两种方法通常只应用于递增训练。 多层神经网络可以应用于线性系统和非线性系统中，对于任意函数模拟逼近。当然，感知器和线性神经网络能够解决这类网络问题。但是，虽然理论上是可行的，但实际上BP网络并

织物识别分类

织物分类及鉴别的基础知识 一、织物组织 1、定义：纺织品是在织机上由相互垂直的两个系统的纱线，按一定的规律交织而成，也就是经纬线按一定规律地相互沉浮，使织物表面形成一定的纹路和花纹，这种组织称为织物组织。 2、织物组织分类： ①原组织：是最简单的织物组织，又称基本组织。它包括平纹组织、斜纹组织和缎纹组织三种。 ②小花纹组织：是由上面三种基本组织变化，联合而形成的。如山形斜纹布、急斜纹。 ③复杂组织：又包括二重组织（多织成厚绒布，棉绒毯等）、起毛组织（如灯芯绒布）、毛巾组织（毛巾织物）、双层组织（毛巾织物）和纱罗组织。 ④大花纹组织：也称提长花组织，多织出花鸟鱼虫、飞禽走兽等美丽图案。 ⑤缎纹组织：布表面光滑但不结实、易刮伤、易起毛。 3、织物的密度：密度指织坯成品单位长度中经纱和纬纱的根数，常用10平方厘米或1平方英寸中纱线根数表示。床上用品织物常见密度：30S纱78*65，78*54，20S纱60*60，40S 纱90*90、110*80、133*72，28S纱70*60，单位：根/1英寸。 4、织物的回潮率，公定重量。 ①回潮率=（湿重-干重）/干重×100% 公定回潮率：棉纱8.5%，棉布8%，涤棉纱65/35布匹3.06%，涤 棉50/50，布匹4.2% ②公定重量：织物在公定回潮率下的重量为公定重量。 二、纺织品分类： 1、按用途可分为衣着用纺织品、装饰用纺织品、工业用品三大类； ①衣着用纺织品包括制作服装的各种纺织面料以及缝纫线、松紧带、领衬、里衬等各种纺织辅料和针织成衣、手套、袜子等。 ②装饰用纺织品在品种结构、织纹图案和配色等各方面较其他纺织品更要有突出的特点，也可以说是一种工艺美术品。可分为室内用品、床上用品和户外用品，包括家居布和餐厅浴洗室用品，如：地毯、沙发套、椅子、壁毯、贴布、像罩、纺品、窗帘、毛巾、茶巾、台布、手帕等；床上用品包括床罩、床单、被面、被套、毛毯、毛巾被、枕芯、被芯、枕套等。户外用品包括人造草坪等。 ③工业用纺织品使用范围广，品种很多，常见的有蓬盖布、枪炮衣、过滤布、筛网、路基布等。 2、按生产方式不同分为线类、带类、绳类、机织物、纺织布等六类： ①线类：纺织纤维经纺纱加工而成纱，两根以上的纱捻合成线； ②带类：窄幅或管状织物，称为带类； ③绳类：多股线捻合而成绳； ④机织物：采用经纬相交织造的织物称为机织物； ⑤针织物：由纱线成圈相互串套而成的织物和直接成型的衣着用品为针织物； ⑥无纺布：不经传统纺织工艺，而由纤维铺网加工处理而形成的薄片纺织，称为无纺织布。 三、织物的经纱或纬纱 各种织品都有长度和宽度，与布边平行的长度称为匹长，匹长的方向就为织物径向；与布边相垂直的长度称其幅宽，幅宽的方向为织物的纬向。在织布时，用于径向的纱为经纱，用于纬向的纱称为纬纱。 四、织物的缩水

BP神经网络用于分类

clear,clc % 关闭图形窗口 close all %% 读入数据 % 打开文件 fid = fopen('german.data', 'r'); % 按格式读取每一行 % 每行包括21项，包括字符串和数字 C = textscan(fid, '%s %d %s %s %d %s %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d\n'); % 关闭文件 fclose(fid); % 将字符串转换为整数 N = 20; % 存放整数编码后的数值矩阵 C1=zeros(N+1,1000); for i=1:N+1 % 类别属性 if iscell(C{i}) for j=1:1000 % eg: 'A12' -> 2 if i<10

d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%d'); % eg: 'A103' -> 3 else d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%c%d'); end C1(i,j) = d{end}; end % 数值属性 else C1(i,:) = C{i}; end end %% 划分训练样本与测试样本 % 输入向量 x = C1(1:N, :); % 目标输出 y = C1(N+1, :); % 正例 posx = x(:,y==1); % 负例 negx = x(:,y==2); % 训练样本

trainx = [ posx(:,1:350), negx(:,1:150)]; trainy = [ones(1,350), ones(1,150)*2]; % 测试样本 testx = [ posx(:,351:700), negx(:,151:300)]; testy = trainy; %% 样本归一化 % 训练样本归一化 [trainx, s1] = mapminmax(trainx); % 测试样本归一化 testx = mapminmax('apply', testx, s1); %% 创建网络，训练 % 创建BP网络 net = newff(trainx, trainy); % 设置最大训练次数 net.trainParam.epochs = 1500; % 目标误差 net.trainParam.goal = 1e-13; % 显示级别 net.trainParam.show = 1; % 训练 net = train(net,trainx, trainy); %% 测试

BP神经网络数据分类matlab程序代码

BP神经网络数据分类matlab程序代码BP神经网络数据分类 %把输出从1维变成4维 ——语音信号特征分类 for i=1:2000 switch output1(i) MatLab程序代码 case 1 output(i,:)=[1 0 0 0]; %% 清空环境变量 case 2 clc output(i,:)=[0 1 0 0]; clear case 3 output(i,:)=[0 0 1 0]; %% 训练数据预测数据提取及归一化 case 4 output(i,:)=[0 0 0 1]; %下载四类语音信号 end load data1 c1 end load data2 c2 load data3 c3 %随机提取1500个样本为训练样本，load data4 c4 500个样本为预测样本 input_train=input(n(1:1500),:)'; %四个特征信号矩阵合成一个矩阵 output_train=output(n(1:1500),:)'; data(1:500,:)=c1(1:500,:); input_test=input(n(1501:2000),:)'; data(501:1000,:)=c2(1:500,:); output_test=output(n(1501:2000),:)'; data(1001:1500,:)=c3(1:500,:); data(1501:2000,:)=c4(1:500,:); %输入数据归一化

[inputn,inputps]=mapminmax(input_trai%从1到2000间随机排序 n); k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k); %% 网络结构初始化 innum=24; %输入输出数据 midnum=25; input=data(:,2:25); outnum=4; output1 =data(:,1); %权值初始化 %计算误差 w1=rands(midnum,innum); e=output_train(:,i)-yn; b1=rands(midnum,1); E(ii)=E(ii)+sum(abs(e)); w2=rands(midnum,outnum); b2=rands(outnum,1); %计算权值变化率 dw2=e*Iout; w2_1=w2;w2_2=w2_1; db2=e'; w1_1=w1;w1_2=w1_1; b1_1=b1;b1_2=b1_1; for j=1:1:midnum b2_1=b2;b2_2=b2_1; S=1/(1+exp(- I(j))); FI(j)=S*(1-S); %学习率 end xite=0.1 for k=1:1:innum alfa=0.01; for j=1:1:midnum dw1(k,j)=FI(j)*x(k)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)%% 网络训练 *w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); for ii=1:10 E(ii)=0; db1(j)=FI(j)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2) for i=1:1:1500 +e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); %% 网络预测输出 end x=inputn(:,i); end % 隐含层输出

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例 人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 神经网络在2个方面与人脑相似： (1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 (2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一

种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 6、软件硬件的实现：人工神经网络不仅能够通过硬件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世，而且可从市场上购到，这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱（或软件包）如Matlab、Scilab、R、SAS等。 二人工神经网络的基本数学模型