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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : Rania Baghdadi (검색결과 1 건)
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        Investigation on Stiffness of Finished Stretch Plain Knitted Fabrics Using Fuzzy Decision Trees and Artificial Neural Networks

        Rania Baghdadi,Hamza Alibi,Faten Fayala,Xianyi Zeng 한국섬유공학회 2021 Fibers and polymers Vol.22 No.2

        Stiffness is one of the most important utility properties of textile materials and plays a significant role in well-beingdue to its influence on physiological comfort [1]. On that point are a great deal of structural properties of textile materials alsooperating parameters (knitting+finishing) influencing stiffness and there are also statistically significant interactions betweenthe principal factors determining the stiffness of textile materials. As part of our research, we proposed to facilitate theindustry adjust the most relevant operating parameters before actual manufacturing to reach the desired stiffness and satisfyconsumers. It warrants the application of artificial neural nets (ANNs) to predict the stiffness of finished knitted fabrics andthe utilization of the Fuzzy Decision Tree in the selection procedure, to puzzle out the problem of insufficient data and boildown the complexity of predictive models. Moreover, a virtual leave one out approach dealing with overfitting phenomenonand allowing the selection of the optimal neural network architecture was applied.

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