基于数据的纺织过程质量波动预测模型及系统

• 作者: 刘勇 厉谦 王进富 白晓波 邵景峰
• 来源期刊: 中国科技成果
• 关键词: 质量预测 纺织过程 数据驱动 过程控制
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 创新交流
• 页码范围: 40-42
• 页数: 3页
• 字数: 2076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1009-5659.2017.08.022

摘要

依托合作企业提供的海量纺织数据,首先构架了基于Hadoop的三层纺织大数据存储系统;然后,将IK-means算法和IPLF算法纳入文化算法,设计了一种并行聚类算法,由此研究了不确定因素对纺纱质量的影响行为,进而确定了关键影响因素;其次,提出一种Dk-means大数据挖掘算法,并从海量数据中抽取了表达关键因素与拉伸性能之间关系的有益知识,探究了纤维属性与纺纱质量之间关系,重点设计了基于数据的纺织过程质量波动预测模型及其系统.研究成果一方面丰富了纺织质量管理理论,另一方面为纺织品质量在线检测技术研究提供了技术支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵景峰		87	220	7.0	11.0
2	厉谦		18	39	4.0	6.0
3	王进富		75	571	12.0	20.0
4	白晓波		16	61	3.0	7.0
5	刘勇		1	0	0.0	0.0