基于PSO算法改进的ANFIS在织物染色配色中的应用研究

本文研究了PSO（粒子群优化）算法及一种用于织物染色配色的自适应模糊神经网络（ANFIS），提出了基于织物染色配色的粒子群算法改进的ANFIS配色模型，并进行了仿真试验。从仿真试验的结果看，该配色模型收敛速度快，精确度较未改进的ANFIS模糊神经网络有明显的提高，在解决织物染色配色问题上取得了令人满意的配色效果。     

基于粗糙集和BP神经网络的心脏病病症诊断方法

提出了把粗糙集和BP神经网络结合应用于心脏病病症诊断的方法,用经Konhonen网络量化后的心脏病病人病症数据及诊断结果建立决策表,使用粗糙集理论进行属性约简,约简后的病症数据作为BP神经网络的输入,诊断结果作为BP神经网络的输出.通过实际病例的诊断表明,利用粗糙集和BP神经网络相结合的方法,可有效提高心脏病症诊断的精度和速度,同时也减少了检查项目,降低了诊断成本.     

服装工艺CAD系统中纸样放码方法的研究

放码是服装工艺CAD系统中非常重要的一个功能。讨论了目前服装工艺CAD系统中采用较多的服装纸样放码方法，详细地研究了点位移法、切开线法、数据库法和码等分法等服装纸样放码方法的基本原理和特点。