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ID 14467
本文ファイル
別タイトル
Neural Networks and Fabric Touch
著者
木下 瑞穂
キーワード
手触り
官能検査
ニューロネット
新合繊
摩擦特性
Fablic Touch
Hand Sensory Evaluation
Neural Networks
Shin-gosen
Friction
NDC
家政学・生活科学
抄録(英)
By the hand sensory method Shin-gosen fabrics were classified into four groups (New Silky, Peach Skin, Rayon Dry and New Worsted). Neural networks on a personal computer were build by trainnng with the results of mechanical measurements. The results of sensory test were compared with the output of neural networks. The comparison were good in the case of Rayon Dry and Peach Skin type samples. In the case of New Silky and New Worsted type, the results of sensory test were rather dispersed and the dispersion patterns were fairly similar to those of the output figures of the networks. So we are able to expect neural networks to be effective tools to analyze the relation betweeen fabric touch and mechanical properties.
掲載誌名
広島大学大学院教育学研究科紀要. 第二部, 文化教育開発関連領域
54号
開始ページ
373
終了ページ
379
出版年月日
2006-03-28
出版者
広島大学大学院教育学研究科
ISSN
1346-5554
NCID
SelfDOI
言語
日本語
NII資源タイプ
紀要論文
広大資料タイプ
学内刊行物(紀要等)
DCMIタイプ
text
フォーマット
application/pdf
著者版フラグ
publisher
部局名
教育学研究科
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