织物手感风格是纤维材料或纤维制品的代表性感官特性,是客观存在的,它是织物与人之间适合程度的度量,即根据人们的感觉就可以评价的特性。近年来,神经网络不仅其本身正在向综合性发展,而且愈来愈与其它领域密切结合起来,几乎涉及到社会的各个领域,市场规模正在迅速扩大。本文就人工神经网络在棉织物手感评定方面的应用进行了研究探讨。 本文通过对十二种纯棉及棉型混纺面料进行测试与实验,研究织物手感感官评价的模式识别和综合评判问题。织物手感的感官性能是根据其在织物手感风格中的地位和作用,经过对特定人群进行调查和专家评审的办法来获得。采用手触摸和目测的方法获得对织物的主观感性认识,并和大脑中已有的记忆比较,分析影响感官评价方法的因素及手感特征与织物风格的关系,建立织物手感感官性能优劣的判定与评价标准。在织物手感的研究中,存在着许多定义不很严格或者说具有模糊性的概念,研究表明棉织物手感主观评定主要以柔软性、弹性、光滑性来评价织物手感的好坏,具有较好的适应性。 同时,织物的不同物理力学性能导致不同的织物手感风格,采用KES-FB测试系统,通过测量织物的物理力学量来评价织物的风格,分析织物的各个物理力学量值对手感的影响,建立人工神经网络预测模型,提出了人工神经网络预测棉织物织物手感的方法,用人工神经网络预测织物手感是依据KES-FB织物风格仪测试系统测得18个物理量,以BP神经网络构建织物手感主、客观评价之间关系的预测模型是可行的,一定程度上比较准确地预测出了织物手感。认为用人工神经网络预测棉织物织物手感将优于其它传统的方法。