一种基于多模型集成的织物分类评价方法

本发明公开了一种基于多模型集成的织物分类评价方法，包括如下步骤：S1‑数据采集：得到织物特性数据集；S2‑数据预处理：通过数据清洗、标准化以及特征工程，筛选出织物特征集；S3‑多模型的训练：训练形成多种模型。S4‑多模型的融合：组合所述多种模型的预测结果，得到客观模型评分。S5‑模型的修正：人工检测给出主观数据，综合预测结果，进一步提高预测的准确性。本发明结合了随机森林、梯度提升树和多层感知器等多种先进的机器学习模型，通过集成学习技术提升分类准确度和效率，实现了对不同织物的智能分类和预测。该系统尤其适用于纺织、材料科学、制造业等需要高精度织物分类的行业，具有重要的实际应用价值和推广前景。