摘要
本发明公开了一种基于数据分析的面料耐磨性检测方法,方法步骤包括:S1:采集磨合期和稳定期面料的多维面料数据,包括力数据、温度数据、形变数据;S2:基于多维面料数据的微观特征和宏观特征之间的关联信息优化基础神经网络获得改进神经网络模型,基于改进神经网络模型获得优化关联特征;S3:将优化关联特征转化为信息熵的形式,并结合支持向量机构建面料结构变化与寿命之间的定量关系模型预测面料的耐磨寿命,本方法全面分析特征关系,又考虑到特征变化的随机因素,使面料耐磨性检测的结果更加深入。
技术关键词
神经网络模型
数据
支持向量机模型
面料结构
多层感知机
Softmax函数
寿命
香农信息熵
深度学习框架
正压力
双线性
关系
基础
因子
批量
尺寸
标签
指标
系统为您推荐了相关专利信息
图像序列数据
关键帧提取算法
卷积长短期记忆
局部特征提取
无人机视频采集
表面强化工艺
智能设计方法
齿轮表面硬度
接触疲劳强度
弯曲疲劳强度