织物分析中的模糊优化方法

织物分析(织物组织识别和成份分析)是数字纺织的重要研究领域。作为智能分析的一项新技术，支持向量机在很多领域得到了成功的应用。但是支持向量机目前存在许多局限，如：织物分析过程中存在大量的模糊信息，而支持向量机（算法）对样本中含有模糊信息（模糊参数）问题无能为力。本项目以模糊优化（模糊规划）的理论和方法为工具，研究样本中含有模糊信息（模糊参数）的支持向量机，即模糊支持向量机，包括模糊线性支持向量分类机、模糊非线性支持向量分类机、模糊线性支持向量回归机、模糊非线性支持向量回归机。并且研究模糊支持向量机在织物分析中的应用，即基于模糊支持向量机(算法)的织物分析系统。目前国内外对模糊支持向量机的研究较少，而在算法的数学本质- - 模糊优化基础上对模糊支持向量机进行研究的几乎没有，而且在织物分析领域也未见此方面的应用研究。因此，本项目无论是对支持向量机理论还是在织物分析应用方面都是很有意义的。