ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Predicting the Seam Efficiency of Sewn Blended Fabrics Using ANN and Linear Regression Models

المصدر: مجلة التصميم الدولية
الناشر: الجمعية العلمية للمصممين
المؤلف الرئيسي: Abu Nassif, Najwa Ali (Author)
المجلد/العدد: مج8, ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2018
الشهر: يناير
الصفحات: 123 - 129
DOI: 10.21608/IDJ.2018.86224
ISSN: 2090-9632
رقم MD: 984868
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Seam Efficiency | Predicting | Fabric Properties | Artificial Neural Networks | Regression Analysis
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

9

حفظ في:
LEADER 01909nam a22002297a 4500
001 1727856
024 |3 10.21608/IDJ.2018.86224 
041 |a eng 
044 |b مصر 
100 |9 531390  |a Abu Nassif, Najwa Ali  |e Author 
245 |a Predicting the Seam Efficiency of Sewn Blended Fabrics Using ANN and Linear Regression Models 
260 |b الجمعية العلمية للمصممين  |c 2018  |g يناير 
300 |a 123 - 129 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b In most cases, quality of sewn apparel products is characterized by seam performance. The durability of the seam is mainly defined by its efficiency along the seam line; therefore it is one of the most important characteristics to obtain the desired seam quality. Throughout this study, seam efficiencies of woven blended fabrics were predicted using two different methodologies, i.e. ANN and regression methods. ANN with four neurons input layer, 15 neuron hidden layer and output layer with one neuron focusing on the seam efficiency was used and compared to regression line. The input variables in both predictive modes were polyester ratios, sewing needle size, stitch density and sewing thread count. The findings of this work revealed that ANN predictive model is outperformed the multiple linear regression one with lower vales of RMSE and MBE and high R2 values. 
653 |a الأقمشة والمنسوجات  |a عارضات الأزياء  |a جودة الملابس 
692 |b Seam Efficiency  |b Predicting  |b Fabric Properties  |b Artificial Neural Networks  |b Regression Analysis 
773 |4 فنون  |6 Art  |c 010  |e International Design Journal  |f Mağallaẗ Al-taṣmim Al-Dawliyyaẗ  |l 001  |m مج8, ع1  |o 2048  |s مجلة التصميم الدولية  |v 008  |x 2090-9632 
856 |n https://idj.journals.ekb.eg/article_86224_ar.html  |u 2048-008-001-010.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a HumanIndex 
999 |c 984868  |d 984868 

عناصر مشابهة