基于人工智能的纺织技术开发

2020-12-20 18:40
纺织报告 2020年2期
关键词:人工神经网络配色遗传算法

张 雷

(阿克苏技师学院,新疆 阿克苏 843000)

在很多人的印象中,纺织业就是一个应用大量人力资源进行手工生产的行业,但这只是传统的纺织业,纺织技术落后,只能依靠手工的方式进行生产。现代纺织业随着科学技术的发展,已经发生了翻天覆地的变化,特别是在市场竞争不断加剧的情况下,传统生产形式发生了巨大的变革。在人工智能等高新技术被社会各界广泛应用的情况下,纺织行业也看到了新的发展方向,并开始积极引入相关技术,用于纺织技术的开发与创新。这使得行业改革得到了进一步深化,逐渐向着高科技产业迈进。

1 人工智能概述

人工智能就是对人类智能进行模拟、延伸及拓展的一种理论、方法和技术。对于现代社会,它是一门全新的技术学科,是多学科、多领域结合之后的重要产物。人工智能研究项目主要包括:机器人、分布式人工智能、专家系统、智能检索、智能数据库、机器学习、知识工程、定理证明、自然语言理解、模式识别、人工神经网络以及自动程序设计等。传统形式的计算机程序主要是告诉计算机做什么、怎么做,具体做法是人为设计出来的,这个过程需要相关人员给出算法,并完成程序编写才能实现。人工智能程序则存在很大的不同,它只需要计算机能够获得明确的指令即可,其余的求解活动则由计算机自动完成。但想要确保计算机的智能水平,必须要保证其具有相应的知识,并且可以对其进行灵活应用。在计算机中,知识的表达类型主要有以下几种:生产模式系统、特征表达、逻辑表达、框架表达、状态空间以及语义网络等。除此之外,人工智能还涉及诸多问题求解方法,如搜索法、推理法、归结法、遗传计算法、生产规划法、约束满足法以及模拟退火法等[1]。

2 人工智能技术应用现状

2.1 专家系统

对于计算机学科而言,人工智能是一项非常关键的内容,而专家系统则是人工智能的重要组成部分,其在人工智能中的主要作用就是赋予机器人判断能力以及逻辑思维能力。相比其他智能科技,人工智能技术最大的不同就是可以根据环境对需要操作的任务进行自主判断,并通过人类智慧行为模拟以及逻辑推理进行准确的操作。

专家系统涉及推理库以及知识库,而知识库涵盖应用领域的专业理论及知识内容,当用户给出相关任务以后,人工智能可以结合知识库中的各项知识作出相应的操作。利用推理库,人工智能技术可以结合任务展开推理,对解决问题的方法进行准确的判断,并向用户专家反馈建议。

专家系统在纺织行业中的应用十分广泛,蕴含着纺织产品生产的各项专业内容,如生产工艺以及制造工艺等。专家系统中的功能模块具有较强的独立性,能够使纺织产品的设计及生产工艺变得更为便捷和准确。

2.2 遗传算法

该算法主要是针对生物进化过程的相关数据进行计算,并根据这些数据进行数学模型的构建,然后对其中的问题进行探寻,根据问题对解决措施进行计算。在人工智能中,遗传算法是不可或缺的,将其应用在纺织行业中,可以实现纺织产品的数据转换,并在完成数学建模之后,实现产品瑕疵点的分类与定位。此外,在利用遗传算法进行计算时,可以将纺织产品中的瑕疵部位以图像的形式展现出来,为相关改进工作提供参考和借鉴。相比于传统形式的识别技术,遗传算法对于瑕疵点的分类与识别更为准确和高效,应用效果显著。

2.3 人工神经网络

该项技术主要是对人类的大脑神经网络进行模拟,并在此基础上进行网络系统的构建。对于人工智能技术而言,人工神经网络具有较大的规模,能够针对各项信息进行有效的整理,并在信息推理期间,确定问题的解决方法。人工神经网络具有较强的适应能力,可以实现各类信息的综合整理,将人工神经网络应用在纺织行业中,能够有效提升棉布色泽及种类选择的合理性。

2.4 综合技术

对该项技术进行有效的应用,能够使纺织生产活动的效率和质量得到很大的提升。例如在现代纺织产品的配色与染色中,人工神经网络以及遗传算法的应用十分广泛,通过遗传算法可以针对纺织产品的染配色展开计算,并对染配色的效果进行模拟,且应用人工神经网络可以进行染配色方案数据的提取和选择,这对于最佳染配色方案的应用具有非常积极的意义。此外,通过遗传计算找出规律,并使用人工神经网络对纺织产品的配色效果展开评判,可以使纺织产品的染色配色质量得到有效的控制,所以,应用综合技术能够有效提升纺织产品的质量。

3 基于人工智能的纺织技术开发途径

3.1 对智能纺织CAD进行开发

在纺织产品设计中对计算机辅助设计(Computer Aided Design,CAD)技术进行应用,能够通过模拟计算对产品的设计效果进行模拟,帮助设计人员进行纺织产品的改进和优化,提升纺织产品的生产质量,由此可见,CAD技术具有至关重要的作用。在应用人工智能的过程中,应该将CAD技术作为切入点,推动人工智能与CAD技术的有效结合,实现智能化的CAD纺织技术。需要将工程技术以及专家系统与CAD技术结合起来,确保在纺织产品设计的过程中获得更多的专业知识以及专家建议,使纺织产品获得更好的设计效果,确保产品设计满足市场需求。

3.2 将人工神经网络和流行趋势进行结合

随着我国经济体制的完善,市场竞争也变得越来越激烈。而纺织企业的竞争优势主要来源于纺织产品的设计及生产质量,在对纺织产品进行设计的过程中,想要对纺织产品的市场发展趋势进行有效的把握,必须要对市场流行趋势进行全面的调查与了解,但该项工作难度较大,还需要相关领域不断提升自身对流行趋势预测的准确性。将流行趋势预测与人工智能的人工神经网络相结合,则会使企业对流行趋势的预测更为准确。这主要是因为人工神经网络可以对各项信息进行有效地组织,通过信息组织能力,针对纺织产品中的各项元素,并给出相应的优化方法,使纺织产品获得更多的创新元素。这对产品设计的创新具有非常重要的意义,是创造流行纺织产品的重要途径。

3.3 开发计算机视觉技术

随着国民经济的发展,人们的生活质量得到了很大的提升,对纺织产品也提出了更高的要求,除了要求纺织产品具有更高的质量以外,还要求纺织产品具有美观的视觉效果。很多纺织企业为了迎合消费者的需求,越来越重视纺织产品的外观设计,希望通过更为丰富、多彩的花纹与图案,提升用户的满意度。计算机视觉技术主要是借助数字化纺织技术,在纺织产品中对美观的印花与图案进行结合,使纺织产品兼具艺术性和美观性,有利于用户消费体验的优化。

3.4 开发人工智能专家系统

将人工智能技术应用在纺织行业中,通过专家系统进行研发是非常关键的一环。而对于纺织技术中的相关问题,想要对其进行有效解决,通常需要技术人员具有较为丰富的工作经验,根据相关数据进行复杂的推理工作,而使用专家系统则可以将相关人员的工作强度降低。专家系统可以进行人工智能推理,使各项纺织技术问题能够被快速地解决。例如在对纺织产品中的瑕疵进行分析时,单纯地借助经验就能将问题解决,具体是借助知识库进行专家经验的输入,用户只需要将瑕疵反馈至专家系统,即可获得相应的答案。

3.5 对模拟退火算法加强应用

该项技术主要以固体退火原理为基础,是一种较为新颖的随机搜索算法,相比于传统的近似算法,这种算法在描述方面更为简单,且应用性、灵活性以及高效性更强。对于模拟退火算法而言,初始条件并不会对其造成太大的影响。目前,很多纺织企业的生产经营特点为小批量和多品种,其产品订单往往需要进行频繁的调整,在这种情况下,会使生产计算出现诸多变数,同时会提升调整编制的难度,应用模拟退火算法能够进行合理地优化。

4 结语

在纺织技术开发方面应用人工智能技术,能够使纺织技术开发的质量得到进一步的提升,这对纺织行业的发展具有非常重要的意义。因此,纺织行业一定要对人工智能保持高度的重视,不仅要进行深入研究,还要结合实际情况,在纺织技术开发的过程中进行合理应用,以此来提升纺织技术的开发效果,推动纺织行业的现代化发展。

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