基于改进RBF网络的缝纫平整度模糊辩识系统

针对缝纫平整度主观评价易受人为不确定因素影响的问题,运用FAST系统测量服装面料的力学性能指标,通过主因子法对所测指标进行分析,提取6个主因子作为神经网络的输入。引入FCM聚类算法对RBF神经网络进行改进,并根据聚类结果确定网络的隐层节点中心和宽度,提出一种缝纫平整度模糊辩识系统。实验表明,系统可以根据中厚型精纺毛型织物的不同结构及力学性能快速准确地给出该织物成衣后的缝纫性能评价指标。