模糊聚类与减法聚类集成的织物质量评估方法

"该文章提出了一种基于模糊聚类分析的织物质量分级方法，结合减法聚类和模糊C-均值（FCM）聚类算法，用于纺织品的质量评估。通过减法聚类确定最佳分类数，然后利用FCM聚类得到详细分类结果，以聚类中心的特征值之和作为分级指数，解决了织物质量的精确分级问题。通过实际案例分析43块棉针织物，验证了这种方法的有效性。" 在纺织行业中，织物的质量评估是至关重要的，因为它直接影响产品的市场竞争力和消费者满意度。传统的织物质量评估通常依赖于人工感官评价，这种方法主观性强，易受个人经验差异影响。随着科技的发展，尤其是数据分析和机器学习技术的进步，客观、量化的方法被引入到织物质量评估中。 本文提出的基于模糊聚类分析的织物质量分级方法，首先应用减法聚类算法。减法聚类是一种无监督的学习方法，它可以自动从数据中发现潜在的类别结构，通过减少复杂度来寻找最佳的分类数量。这种方法有助于确定纺织品质量评估的合理分类数，避免了过度或不足分类的问题。 接着，文章采用了模糊C-均值（FCM）聚类算法进行具体分类。FCM是一种模糊集理论下的聚类方法，它允许样本同时属于多个类别，以模糊隶属度表示样本与类别的关系。这种灵活性使得FCM能更好地处理数据的不确定性，对于织物这种可能存在模糊边界的属性特别适用。 在FCM聚类过程中，每类的中心是根据所有样本的模糊隶属度加权平均计算得出的，这使得聚类结果更加稳定且适应性强。为了实现织物的质量分级，作者提出了一个新的指标——分级指数，即聚类中心的特征值之和。这个指数能够综合反映各类织物的平均性能，进而用于确定织物的质量等级。 在实际应用中，该方法被应用于43块法国鲁贝高等纺织工程学院自织的棉针织物样品上。通过对这些样品的分析，研究证明了该方法在解决纺织品质量分类和分级问题上的有效性和实用性。这一方法不仅提高了评估的客观性和准确性，还为纺织品的自动化生产和质量控制提供了有力工具。 关键词：模糊聚类，FCM聚类，减法聚类，织物性能分类，织物质量分级 这篇文章提出了一种创新的、基于数据驱动的织物质量评估方法，结合减法聚类和模糊C-均值聚类的优势，为纺织行业的质量管理和优化提供了科学依据。