Abstrakt:

Do przewidywania jakości przędzy zastosowano: wielowarstwowe perceptronowe sieci neuronowe, maszyny wektorów wspierających, sieci radialne, sieci neuronowe, grupowe metody obróbki danych wielomianowych sieci neuronowych oraz programowanie ekspresji genów. Jako wielkości wejściowe przyjęto: wytrzymałość włókien, micronaire, średnią długość, wydłużenie, współczynnik równomierności, zażółcenie, stopień szarości oraz zawartość włókien krótkich. Zdolność przewidywania porównywano z wynikami uzyskiwanymi przy stosowaniu modelu klasycznej regresji liniowej. Najlepsze wyniki uzyskano za pomocą maszyn wektorów wspierających, a następnie za pomocą programowanej ekspresji genów i regresji liniowej. Po wykreśleniu odpowiednich charakterystyk stwierdzono, że najistotniejszymi wielkościami determinującymi jakość przędz są wytrzymałość, a następnie wydłużenie.