KFDA在领口质量评价系统中的应用

织物领口性能评价是织物性能评价中的一个重要部分,为实现评价系统分类的自动化,提出了采用核Fisher判别分析(KFDA)方法来识别新样本的类别,将已分类的样本分为训练样本和测试样本。应用核函数将输入空间映射到特征空间,并在特征空间中求取训练样本投影矢量和构建判别函数组,然后用测试样本来验证判别函数组的识别效果。最后对KFDA、BP神经网络(BPNN)和径向基神经网络(RBFNN)3种方法的识别效果进行了对比,结果显示KFDA方法对于新样本具有较高的识别率。