基于改进RBF网络的缝纫平整度模糊辩识系统.pdf

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1、第2 9 卷第3 期 2 0 0 8 年3 月 纺织学报 J o u r n a lo fT e x t i l eR e s e a r c h V 0 1 2 9N o 3 M a r 2 0 0 8 文章编号：0 2 5 3 9 7 2 1 ( 2 0 0 8 ) 0 3 0 0 7 6 0 5 基于改进R B F 网络的缝纫平整度模糊辩识系统 潘永惠1 2 ，包芳h 2 ，王士同1 ( 1 江南大学，江苏无锡2 1 4 1 2 2 ；2 江阴职业技术学院，江苏江阴2 1 4 4 0 5 ) 摘要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F A S T 系统测量服装面料的力

2、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F C M 聚类算法对R B F 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。 关键词缝纫平整度；径向基函数；模糊c 均值；聚类；神经网络；主因子 中图分类号：T S9 4 1 7 9 ：T P2 7 4 3文献标识码：A Af u z z ye v a l u a t i o ns y s t e mo fg a r m e n ts e a ms

3、m o o t h n e s sb a s e do n i m p r o v e dR B Fn e t w o r k P A NY o n g h u i l 一，B A OF a n 9 1 ”，W A N GS h i t o n g ( 1 J i a n g n a nU n i v e r s i t y ，W u x i ，J i a n g s u2 1 4 1 2 2 ，C h i n a ；2 a n g y i nP o l y t e c h n i cC o l l e g e ，J i a n g y i n ，J i a n g s u 2 1 4 4 0

4、 5 ，C h i n a ) A b s t r a c tG a r m e n ts e a ms u b j e c t i v ee v a l u a t i o nt e n d st ob ei n f l u e n c e db yt h ee v a l u a t o r F o rt h i sr e a s o n ，t h i s p a p e ru s e dF A S Ts y s t e mt om e a s u r em e c h a n i c a lp r o p e r t i e so fg a r m e n tf a b r i ca t

5、l o ws t r e s s ，a n da p p l i e dm a i n f a c t o rm e t h o dt oa n a l y z et h em e a s u r e dm e c h a n i c a lp r o p e r t i e s ，t h e ne x t r a c t e d6m a i nf a c t o r sa st h ei n p u to f n e u r a ln e t w o r k E m p l o y i n gF C Mc l u s t e r i n ga l g o r i t h mt oi m p

6、r o v eR B F N N ( c a l c u l a t i n gp r o t o t y p e sa n dw i d t h so f h i d d e nn o d e sw i t hc l u s t e r i n gr e s u l t s ) ，t h i sp a p e rp r o p o s e da f u z z ys e a ms m o o t h n e s se v a l u a t i o ns y s t e m E x p e r i m e n t a lr e s u l t sd e m o n s t r a t et

7、h a tt h ep r o p o s e da p p r o a c hc a nq u i c k l ya n da c c u r a t e l yp r e s e n tt h ee v a l u a t i o n r e s u l to ft h es e a ms m o o t h n e s so fg a r m e n tm a d eo ft h i c kw o r s t e df a b r i c o fv a r i o u ss t r u c t u r e sa n dm e c h a n i c a l p r o p e r t i

8、 e s K e yw o r d s s e a ms m o o t h n e s sg r a d e ；r a d i a lb a s i sf u n c t i o n ；f u z z yCm e a n ；c l u s t e r i n g ；n e u r a ln e t w o r k ； p r i n c i p a lf a c t o r A A T C C - - 8 8 B 评级法是在世界范围内广泛应用 的服装缝纫平整度标准，但这种主观评价容易受到 评价者个人的不确定因素的影响。多年来，研究人 员尝试着采用不同的客观方法对缝纫起皱进行评 价，主要有缝纫

9、厚度应变值、多元回归预测、图像模 式识别、三维激光扫描和人工智能技术等方法n “1 ， 虽然这些方法在应用中都取得了一定的效果，但实 际使用中预报的准确率还不够高。 服装缝纫对小负荷区域的力学性能很敏感，小 负荷区域面料的伸展、弯曲、剪切等会引起面料在铺 料、裁剪及缝纫加工过程中的质量问题，所以面料在 低应力下的各项力学性能与服装加工生产有着密切 的关系。本文主要研究了中厚型毛型织物的各项 F A S T 力学性能指标与服装缝纫平整度等级之间的 关系，并提出了一种基于改进R B F 网络的缝纫平整 度模糊辩识系统。 1R B F 网络自适应学习算法 从本质上来说，R B F 网络实现的是分类器

10、功能， R B F 神经网络由输入层、隐层和输出层构成。R B F 网络通过给定| 、r 个样本的集合的学习来实现分类 收稿日期：2 0 0 7 0 4 1 0修回日期：2 0 0 7 0 7 2 2 作者简介：潘永惠( 1 9 7 2 一) ，男，博士生。研究方向为模糊系统、群体智能等。E - m a i h p y h 1 9 7 2 y a h o o e o m c l n 。 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark 第3 期潘永惠等：基于改进R

11、B F 网络的缝纫平整度模糊辩识系统 。7 7 。 的目的。分类分为2 个过程，即输入层到隐层的非 线性映射和隐层到输出层的线性映射。隐节点的激 励函数为声，( 茗) ，定义为具有径向对称性质的基函 数，网络输出Y 仅是激励函数输出的简单线性组 合。即： s = ( ( 茗；，Y ；) ) 羔，戤R 4 ( 1 ) Y ( 茗) = ：埘，声，( 茗) ( 2 ) 西 。 式中，埘，为第_ 个隐节点到输出节点的连接权重 ( W 。可以看作网络设定的阈值，与其对应的激励函 数为j 5 。= 1 ) ，而隐节点的激励函数通常采用高斯函 数，可得到： ，屯( 并) 二e x p ( 一j 簪) (

12、3 ) 、 - V ， 式中：石R “，而t ，和盯，分别是第_ 个隐节点的中心 ( 称为中心向量) 和宽度。R B F 网络激励函数的输出 值随着输入向量与隐节点中心欧氏距离的减小而单 调增加，由于径向基函数的这种特殊性质，使得它对 输入变量某一范围( 称为隐节点的感受野) 具有选择 性的反应能力，从而构成了R B F 网络的局部调谐能 力n 。9 J 。当然，这种R B F 神经网络拓扑结构可以被 泛化为多个输出节点的网络。 在隐节点数目给定的情况下，采用反向传播算 法来训练隐节点中心、宽度以及隐层与输出层的连 接权重是目前一种比较经典的R B F 网络学习算法。 针对R B F 网络进行

13、结构动态调整的算法研究表明： 通过动态确定R B F 网络的参数，如隐单元数目、中 心位置、节点宽度等，能够在一定程度上克服过学习 现象，提高网络泛化能力。 基于以上考虑，本文提出了R B F 网络自适应学 习算法。算法分2 个步骤进行：首先进行输入模式 的模糊聚类引，在此基础上确定隐节点的中心、宽 度，从而确定隐层结构；最后计算出隐层到输出层的 连接权重。 1 1R B F 网络隐层节点中心的确定 模糊C 均值聚类( F C M ) ，是用隶属度确定每个 数据点属于某个聚类程度的一种聚类算法。F C M 把个向量分为c 个模糊组，并求每组的聚类中 心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。设样

14、 本空间X = ( 髫l ，石2 ，茗) ，钆R “，1 k N 。通 过聚类将样本钆R “分为c 类，并形成各自的聚类 中心秽；R “，1 i c 。用R “表示c n 维实矩阵， 则v - = “* R “，M 业= u ；( 二。) 为样本髫。相对于第i 类的隶属度。样本空间x 的模糊C 分割满足如下 条件： l 谴= 1 ，1 k N i = 1 ( 4 ) 0 0 ，任给一个组c 模糊分割 u ，并设Z = 0 。 2 ) 计算秽y ”，根据式( 8 ) 进行计算。 3 ) 更新u 2 ，根据式( 7 ) 进行计算。如果 0 ，2 + 1 一只| l 就停止；否则z = z + 1

15、，回到步 骤2 ) 。 4 ) 停止聚类，将t ，；传递给R B F 网络，并视聚类 情况，动态确定R B F 网络激励函数宽度d 。 5 ) 通过最小化误差函数来优化R B F 网络隐层 与输出单元的连接权重。 2实验结果 本文采用F A S T 仪器对中厚型毛型织物各项力 学性能进行测试。选用2 0 块常用中厚型毛型织物 ( 平纹、斜纹、缎纹) 作为样品，样品经密和纬密分别 为2 1 2 。3 7 0 根1 0e m 和1 6 6 2 8 2 根1 0c m ，面密度 为1 4 l 。2 5 0g m 2 ，厚度为0 3 2 0 一1 1 0 3f f l l n 。将测 试样品裁成尺寸为

16、3 0c m 6c m 的缝条，上下缝条沿 同一丝缕方向从中间进行缝纫。本文主要考察中厚 型毛型织物的力学性能参数对缝纫性能的影响关 系，不考虑缝纫条件的变化对面料缝纫性能的影响。 在对样品缝条进行缝制时，根据工厂实际生产经验， 采用相应缝纫条件对不同缝条进行缝制加工。样品 由服装厂的熟练技术工人采用相应的工业平缝机进 行缝制( 1 4 。缝针、缝线线密度1 3 9t e x 3 、针迹密度 1 1 ，1 4 针3c m ) ，缝好的样品经过标准洗涤晾干后 参照A A T C C - - 8 8 B 由2 位专家对每一块缝条进行评 等定级，取其平均值。 每块面料分别沿5 个不同方向( 经向到纬

17、向； 0 0 、3 0 0 、4 5 0 、6 0 0 、9 0 0 ) 进行缝纫评级，并测量计算相应 的力学性能指标值，共得到1 0 0 组实验数据，其中 8 0 组用来训练网络进行建模，另外2 0 组用于模型 精度检验。根据P e a r s o n 秩相关分析法得出，许多力 学指标之间存在较大的相关性，故去掉彼此相关性 较高且与缝纫等级相关性较低的一些指标，对剩下 的1 9 项指标再进行主因子分析，进一步剔除冗余信 息，提取出6 个主因子，简化输入指标。以这6 个主 因子作为网络的输入节点，面料缝纫平整度的 A A T C C 等级作为输出节点。6 个主因子定义如表1 所示。表1 中6

18、个主因子所提取的评价指标彼此间 相互正交，相互独立。根据原始变量在主因子中的 权重系数，可以得出各主因子的无量纲计算值。 表1 主因子指标定义 I a b 1D e f i n i t i o n so fm a i nf a c t o r s 由于网络输入的主因子数和主观评价等级的级 数已经确定，本系统取R B F 网络的输入层节点数为 6 ，隐层节点数为5 ，输出节点数为1 ；取F C M 聚类加 权指数m = 2 ，同时根据聚类结果计算相应隐层节 点的宽度盯。文献 1 3 用普通B P 网络模型进行寻 优，隐层节点数为6 ，目标误差为0 1 ，网络迭代 3 50 1 9 次收敛。本文通

19、过改进的R B F 网络模型进行 优化，同样取目标误差为0 1 ，收敛速度非常快，通 过大量测试，F C M 迭代次数基本稳定在1 0 3 数量级。 表2 为2 0 组检验数据分别在普通B P 网络3 1 和本 文改进R B F 网络下预测的缝纫外观平整度主客观 评定结果。 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark 第3 期潘永惠等：基于改进R B F 网络的缝纫平整度模糊辩识系统 7 9 表2 普通B P 网络与改进R B F 网络预测精度比较 T a b

20、 2P r e d i c t e da c c u r a c yc o m p a r i s o no fo r d i n a r yB Pn e t w o r k a n di m p r o v e dR B Fn e t w o r k 从表2 可以看出，改进的R B F 网络主客观评价 结果更加接近，最大相对误差绝对值未超过9 ，整 体预报精度更好。为了定量地描述主客观评价结果 的相关性引，通过计算表2 中的主客观评价结果， 得出普通B P 网络和改进R B F 网络的客观评价与主 观评价的相关系数r ，如图1 所示。 羁 磷 槲 3 03 23 3 6 3 8 。4 0 4

21、 2 4 44 64 85 0 5 2 客观评级 图1普通B P 和改进R B F 网络主客观评价的相关系数 F i g 1 R e l a t i v ec o e f f i c i e n t so fo r d i n a r yB Pn e t w o r ka n d i m p r o v e dR B Fn e t w o r k ，从图1 可以看出，二者的主客观评价的P e a m o n 相关系数较高，分别达到9 1 3 和9 5 8 ，同时表 明改进的R B F 网络系统具有更好的预测能力。 3结束语 本文根据面料的各项F A S T 力学性能指标建立 了基于改进R B

22、F 网络的缝纫平整度模糊辩识系统。 该系统能够行之有效地在中厚型毛型织物缝纫前对 缝纫外观平整度等级进行客观、快速地评定，但仍然 存在一些不足之处：1 ) 试样的数量仍不够丰富和全 面，毛型织物材料种类众多，结构复杂，本文选样时 不可能做到面面俱到，大多数试样为常用材料和常 用结构，所建系统的应用范围也仅局限于与测试用 面料同类或相近的面料，因此如何提高R B F 模糊辩 识系统的泛化能力，将是今后进一步研究工作的重 点；2 ) 随着F A S T 仪器的普及，越来越多的面料商和 采购商希望能借助一套行之有效的软件对所要采购 面料的缝制及其他服用性能进行预测，如果在本文 研究的基础上建立一套交

23、互式的人机界面软件及完 善的数据库维护系统，则其实用性会更为广泛，这将 在今后的进一步研究中逐步丰富和完善，以扩大系 统的应用范围。张搿 参考文献： 1 A m i r b a y a tJ S e a m so fd i f f e r e n tp l yp r o p e r t i e s J 】，J o u r n a l o fT e x t i l eI n s t i t u t e ，1 9 9 2 ，8 2 ( 2 ) ：2 1 1 2 1 7 2 】M a n i c hAM ，D o m i n g u e sJP ，B a r e l l aA R e l a t i

24、 o n s h i p s b e t w e e nf a b r i c s e w a b i l i t ya n ds t r u c t u r a l ，p h y s i c a l ，a n d F A s Tp r o p e r t i e so fw o v e nw o o la n dw o o l - b l e n df a b r i c s J 。 J o u r n a lo fT e x t i l eI n s t i t u t e ，1 9 9 8 ，8 9 ( 3 ) ：5 7 9 5 9 1 3 S t y l i o sG ，S o t o

25、 m i oJA N e u r a ln e t w o r ka p p r o a c hf o rt h e o p t i m i z a t i o no ft h es e w i n gp r o c e s so fw o o la n dw o o lm i x t u r e f a b r i c s C P r o co f1 “C h i n aI n t e r n a t i o n a lW o o lT e x t i l e C o n f e r e n c e X i a n ：【S n ，1 9 9 4 ：6 8 9 6 9 3 4 P a r kC

26、K ，T a eJK O b j e c t i v er a t i n go fs e a n lp u c k e ru s i n g n e u r a ln e t w o r k s J T e x t i l eR e s e a r c hJ o u r n a l ，1 9 9 7 ，6 7 ( 7 ) ：4 9 4 5 0 2 5 】K a n gTJ ，L e eY O b j e c t i v ee v a l u a t i o no ff a b r i c w r i n k l e s a n d a “p u c k e r su s i n gf m c

27、 t a lg e o m e t r y J T e x t i l e R e s e a r c hJ o u r n a l ，2 0 0 0 ，7 0 ( 6 ) ：4 6 9 4 7 5 6 F a nJ ，“uF O b j e c t i v ee v a l u a t i o no fg a r m e n ts e a n l su s i n g 3 Dl a g e rs c a n n i n gt e c h n o l o g y J T e x t i l eR e s e a r c hJ o u r n a l ， 2 0 0 0 ，7 0 ( 6 ) ：

28、1 0 2 5 1 0 3 0 7 M u “MT ，A h m e dW ，C h a nKH O nt h et r a i n i n go f r a d i a lb a s i sf u n c t i o nc l a s s i f i e r s J N e u r a lN e t w o r k s ，1 9 9 2 ( 5 ) ：5 9 5 6 0 3 8 曹安照，田丽，陈俊R B F 神经网络在织物风格评价 中的应用 J 纺织学报，2 0 0 5 ，2 6 ( 6 ) ：4 1 4 3 9 李晓久，刘皓K F D A 在领口质量评价系统中的应 用 J 纺织学报，2 0

29、 0 7 ，2 8 ( 3 ) ：7 6 7 8 1 0 王士同模糊系统模糊神经网络及应用程序设 计 M 上海：上海科技文献出版社，2 0 0 0 ( 下转第8 6 页) O 8 6 4 2 O 8 6 4 2 0 5 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark 8 6 纺织学报 第2 9 卷 将图案从蓝印花布中抽离出来，作为单独的设计元 素进行创作。在现代服装设计中经常会运用局部装 饰，比如在肩、胸、腰、腿部等，以体现

30、服装的精巧和 手工感。还可以选择有较大花型的蓝印花布，将花 型图案剪取下来，进行艺术加工，再缝制在其他服装 中，产生传统与现代、机械与手工的融合美。 2 2 组合设计 要想将南通蓝印花布这一传统民间元素引入西 方审美标准下的现代人的生活，可以将蓝印花布与 现代人所熟悉、喜爱的元素组合，如将蓝印花布与牛 仔布相组合。首先，蓝印花布和牛仔布都是以蓝靛 植物为染料，都有棉织物特有的手感。其次，蓝印花 布和牛仔布都来自民间，具有“平民化”的特质。最 后，蓝印花布是中国传统手工艺品，牛仔布是西方文 化的代表，在现代流行中有着重要的地位，东方与西 方的结合，传统与现代的交融，使人们在欣赏蓝印花 布的美感时

31、，又不失时尚、个性。在同一服装款式 中，可以通过蓝印花布与牛仔布的打散重构形成一 种新的面料外观，即通过分割面料进行有序或无序 的拼接，使服装产生随意、自由的效果。也可以将蓝 印花布和牛仔布染成各种深浅不一的蓝色，进行款 式变化设计。 蓝印花布除了与牛仔布进行组合设计外，还可 以与中国特色的花棉布、格子面料等进行组合设计， 极朴素的3 种元素，再加上手工感的刺绣，形成一种 华丽而浓郁的朴实感，使人产生田园式的轻松与 浪漫。 2 3 创新设计 南通传统蓝印花布的设计创新是其蓬勃发展的 源泉。借鉴、整合传统图案，引用新的设计手法，在 程式化的民间艺术的基础上融合新的设计理念，是 设计创新的重要途径

32、b 。在服装的款式设计中，可 以采用“补”“挖”“刻”等再创作手法，对原有的蓝印 花布面料进行面料再造或运用其他面料再造出蓝印 花布的某些代表性特征，赋予传统蓝印花布以新的 - 。_ o - 。一_ 日 面貌。“补”即指可以从蓝印花布面料中剪取所需图 案元素，使其外部形状细致化，镂刻出内部细节，然 后再补到服装上，这种方法可以使补贴部位具有虚 实对应的效果。“挖”是将蓝印花布面料表面的图案 挖出来，在底部衬上纱，用细长的珠管和圆形亮片进 行刺绣，刻画出蓝印花布图案的细部，珠管和亮片的 组合在纹样造型上与蓝印花布特有的点和短线的组 合有异曲同工之妙。“刻”是从蓝印花布的镂空雕花 版中得到的启发，

33、可以在蓝色的面料上镂空蓝印花 布纹样中的点、线，使其形成独特的装饰艺术效果。 他山之石，可以攻玉。在符合制作工艺的前提 下，通过借鉴现代设计中的各种手法对传统蓝印花 布进行创新，从而运用于现代服装设计中，不仅可以 使人感受到传统民间手工艺的独特魅力和审美情 趣，还可以赋予南通传统蓝印花布以新的时代特征。 3结束语 在新的时代背景下，唯有创新才能赋予南通传 统蓝印花布新的生命力，才能使浸润其中的深厚价 值底蕴和传统美学特色与现代人的心灵息息相通， 使越来越多的人能喜爱这一独特的民间传统手 工艺。燃赫 参考文献： 吴元新中国蓝印花布纹样大全 M 上海：上海人民 出版社，2 0 0 5 ：5 南通市

34、工艺美术研究所，中国民间文艺研究会南通 分会南通蓝印花布纹样 M 北京：中国民间文艺出 版社。1 9 8 6 潘鲁生抢救民艺 M 济南：山东美术出版社，2 0 0 6 ： 2 5 盐野米松留住手艺：对传统手工艺人的访谈 M 济南：山东画报出版社，2 0 0 0 胡小平现代服装设计创意与表现 M 西安：西安交 通大学出版社，2 0 0 2 ：3 2 ( 上接第7 9 页) 11 S t a i a n oA ，T a g l i a f e r r iR ，P e d r y c zW I m p r o v i n gR B F n e t w o r k sp e r f o r m a n

35、 c ei n r e g r e s s i o nt a s k sb y m e a n so fa s u p e r v i s e df u z z yc l u s t e r i n g J N e u r o c o m p u t i n g ，2 0 0 6 ，, 6 9 ： 1 5 7 0 1 5 8 1 1 2 孙健，申瑞民，韩鹏一种新颖的径向基函数( R B F ) 网 络学习算法 J 计算机学报，2 0 0 3 ，2 6 ( 1 1 ) ：1 5 6 2 一 1 5 6 7 1 3 刘侃基于面料力学性能的服装缝纫平整度等级客 观评价系统的建立 D 上海：东华大学，2 0 0 5 1 4 杨晓波基于模糊模式识别的织物平整度等级评 定【J 纺织学报，2 0 0 5 ，2 6 ( 6 ) ：1 5 一l8 ， 1 J 1 J 1j l 2 3 4 5 r L r L ，rL r L r L 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark