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基于近红外光谱和深度学习算法的羊毛混纺废旧纺织品定性分析 被引量：2
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作者 邱迅 刘媛媛 +6 位作者 郭晟材 刘冬志 王翀 刘俊 徐淑华 杨莉 龚龑 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2023年第1期91-98,共8页
从废旧纺织品中回收羊毛纤维并重新制成羊毛纱线或其他羊毛纺织品是一种经济又环保的废旧纺织品回收方式。为了实现废旧纺织品中羊毛纤维开环或闭环的机械回收,需要使用分拣设备和分类算法对不同羊毛纤维含量的废旧纺织品进行自动分拣... 从废旧纺织品中回收羊毛纤维并重新制成羊毛纱线或其他羊毛纺织品是一种经济又环保的废旧纺织品回收方式。为了实现废旧纺织品中羊毛纤维开环或闭环的机械回收,需要使用分拣设备和分类算法对不同羊毛纤维含量的废旧纺织品进行自动分拣。为了完成自动分拣,使用近红外光谱仪对不同混纺比例的羊毛废旧纺织品进行扫描,获得对应废旧纺织品近红外光谱的数据集。对数据集进行预处理后,采用深度学习算法对数据进行建模,并对获得的模型进行测试,以验证其准确率和效率,结果证明该模型在废旧纺织品的近红外光谱数据集上有良好的准确率。 展开更多
关键词 近红外光谱 深度学习 卷积神经网络 废旧纺织品回收 羊毛回收 定性分析
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