模糊数学在纺织工程中的应用
模糊数学算法
模糊数学算法模糊数学算法在实际生活中有着广泛的应用，它能够处理一些模糊的和不确定的问题，为决策提供一种有效的方法。
本文将从模糊数学的基本概念、模糊集合、模糊关系以及模糊推理等方面进行阐述。
一、模糊数学算法的基本概念模糊数学算法是一种用于处理模糊问题的数学工具。
它通过引入模糊集合的概念，将不确定性和模糊性量化为数值，从而进行分析和决策。
模糊数学算法的核心思想是将传统的二元逻辑扩展为多元逻辑，使得问题能够更好地被描述和解决。
二、模糊集合模糊集合是模糊数学的核心概念之一。
与传统的集合不同，模糊集合中的元素具有一定的隶属度，而不仅仅是0或1。
模糊集合的隶属度表示了元素与集合的关系的程度，它可以是一个实数，取值范围在0到1之间。
模糊集合的隶属度函数可以是线性的，也可以是非线性的，根据具体问题的需要进行选择。
三、模糊关系模糊关系是模糊数学的另一个重要概念。
它是对两个模糊集合之间的关系进行描述。
模糊关系可以用矩阵表示，其中的元素表示两个模糊集合之间的隶属度。
模糊关系可以用来描述模糊的空间关系、时间关系、因果关系等，为问题的分析和决策提供依据。
四、模糊推理模糊推理是模糊数学算法的重要应用之一。
它通过将已知的模糊信息进行推理，得出新的模糊结论。
模糊推理可以分为两个步骤：模糊化和去模糊化。
模糊化将传统的精确信息转化为模糊集合，而去模糊化则将模糊集合转化为具体的数值。
模糊推理可以用于模糊控制、模糊优化和模糊决策等方面，为实际问题的解决提供了一种有效的方法。
模糊数学算法是一种用于处理模糊问题的数学工具，它通过引入模糊集合和模糊关系的概念，将不确定性和模糊性量化为数值，从而进行分析和决策。
模糊推理是模糊数学算法的重要应用之一，它通过将已知的模糊信息进行推理，得出新的模糊结论。
模糊数学算法在实际生活中有着广泛的应用，可以用于模糊控制、模糊优化和模糊决策等方面，为实际问题的解决提供了一种有效的方法。
模糊数学方法在数学建模中的应用
鲁棒控制是控制理论的一个重要分支，它主要研究如程中具有广泛的应用价值。
03
模糊数学方法在数学建模中的具体应用案例
基于模糊逻辑的决策支持系统设计
总结词
模糊逻辑是一种处理不确定性、不完全性信息的数学工具，通过引入模糊集合 和模糊逻辑运算，能够更好地描述现实世界中的复杂现象和决策问题。
模糊逻辑在决策分析中的应用
01
模糊逻辑用于处理不确定性
模糊逻辑通过引入模糊集合的概念，能够处理不确定性和不精确性，使
得决策分析更加合理和可靠。
02
模糊推理系统
模糊推理系统是模糊逻辑的重要应用之一，它基于模糊逻辑的原理，通
过模糊集合和模糊规则进行推理，适用于复杂的决策问题。
03
模糊决策分析
模糊决策分析方法能够综合考虑多种因素，包括模糊因素，从而做出更
模糊数学方法的优势
处理不确定性和模糊性
模糊数学方法能够处理不确定性和模糊性，这在许多实际问题中是常见且必要的。
提高建模精度
通过引入模糊集合和隶属函数，模糊数学方法能够更准确地描述事物的模糊性和不确定性 ，从而提高建模精度。
增强模型适应性
模糊数学方法允许模型参数具有一定的模糊范围，增强了模型的适应性和鲁棒性，能够更 好地应对实际问题的复杂性和不确定性。
模糊数学方法在数学建模中的 应用
目
CONTENCT
录
• 模糊数学方法简介 • 模糊数学方法在数学建模中的应用
领域 • 模糊数学方法在数学建模中的具体
应用案例 • 模糊数学方法在数学建模中的优势
和局限性 • 结论
01
模糊数学方法简介
模糊数学方法的起源和发展
起源
模糊数学方法起源于20世纪60年代，由L.A.Zadeh教授提出，旨 在解决传统数学方法无法处理的模糊性问题。
纺织工程中的大数据分析应用
纺织工程中的大数据分析应用在当今数字化时代，大数据分析已经成为各个行业创新和发展的重要驱动力，纺织工程领域也不例外。
纺织业作为传统的制造业，面临着日益激烈的市场竞争和不断变化的消费者需求。
通过运用大数据分析，纺织企业能够更有效地优化生产流程、提高产品质量、降低成本，并更好地满足市场需求。
一、大数据在纺织原材料采购中的应用纺织原材料的质量和价格直接影响到最终产品的品质和成本。
利用大数据分析，企业可以对原材料市场进行全面的监测和分析。
通过收集全球范围内供应商的信息、原材料价格波动数据以及质量评估报告，企业能够准确地把握市场动态，预测价格走势，从而在合适的时机采购到性价比最高的原材料。
例如，棉花是纺织业中常用的原材料之一。
大数据可以帮助企业分析不同产地棉花的质量、产量以及价格变化趋势。
通过对历史数据的挖掘和分析，企业可以了解到哪些产地的棉花在特定季节质量更稳定，价格更有优势。
同时，结合气候数据和农业政策等因素，预测未来棉花的供应情况和价格走势，为采购决策提供科学依据。
二、大数据在纺织生产过程中的应用在纺织生产过程中，涉及到众多的工艺参数和环节，任何一个环节的微小变化都可能影响到产品的质量和生产效率。
大数据分析可以实现对生产过程的实时监控和优化。
通过在生产设备上安装传感器，收集诸如温度、湿度、转速、张力等数据，企业可以建立生产过程的数字化模型。
这些数据实时传输到大数据分析平台，经过分析处理后，能够及时发现生产过程中的异常情况。
比如，如果某台织机的温度超出正常范围，系统会自动发出警报，提醒工作人员进行调整，从而避免次品的产生。
此外，大数据还可以用于优化生产工艺参数。
通过对大量生产数据的分析，找到最佳的工艺参数组合，提高生产效率和产品质量。
例如，在染色过程中，通过分析不同染料配方、温度、时间等因素对染色效果的影响，确定最优的染色工艺，减少色差和色牢度问题。
三、大数据在纺织产品质量控制中的应用质量是纺织产品的生命线。
数学中的模糊数学与模糊逻辑
数学中的模糊数学与模糊逻辑数学作为一门严谨的学科，几乎在每个人的学习生涯中都会接触到。
然而，在实际应用中，我们常常会遇到一些不确定、模糊的问题。
为了更好地解决这类问题，数学家们引入了模糊数学与模糊逻辑的概念。
本文将探讨数学中的模糊数学与模糊逻辑的基本原理和应用。
一、模糊数学的基本原理模糊数学是对现实世界中不确定性问题的数学描述与处理方法的研究。
它针对真实世界中事物属性的模糊性，引入了隶属度的概念，用来描述事物属性的模糊程度。
在模糊数学中，一个模糊数可以用一个隶属函数来表示，该函数将取值范围映射到[0,1]之间，表示某个数值与一个模糊概念之间的关联程度。
模糊数的运算是模糊数学的核心内容之一。
在模糊数学中，模糊数之间可以进行加、减、乘、除等基本运算。
这些运算的结果也是一个模糊数，用来描述事物属性的不确定性。
二、模糊数学的应用领域1. 模糊控制模糊控制是模糊数学的一种重要应用。
它通过对输入和输出之间的关系建立模糊规则，并根据规则进行推理和决策，实现对复杂系统的控制。
相比于传统的控制方法，模糊控制在处理不确定性和模糊性的问题上具有较大的优势，适用于很多实际工程项目。
2. 模糊聚类模糊聚类是一种聚类分析方法，用于将具有模糊性质的数据进行分类。
传统的聚类方法在处理模糊数据时存在局限性，而模糊聚类能够克服这些问题。
它通过计算数据点与聚类中心之间的相似性来确定聚类结果，能够更好地适应模糊性、不确定性的数据。
3. 模糊决策在实际决策中，常常会遇到多个因素相互影响、信息不完全的情况。
模糊决策方法通过引入模糊数学的概念，将各个因素的不确定性进行量化，并通过模糊推理来得出最终的决策结果。
这种方法可以有效地应对实际决策中的不确定性、模糊性问题。
三、模糊逻辑的基本原理模糊逻辑是一种扩展了传统二值逻辑的逻辑系统。
与传统二值逻辑只有真和假两种取值不同，模糊逻辑引入了隶属度的概念，使命题在真和假之间具有连续性。
在模糊逻辑中，命题的真值（隶属度）表示命题的可信度或确定程度。
模糊数学方法在数学建模中的应用
模糊模型识别的类型 （1）具体元素对模糊模型的识别问题。给定 了标准模型库A1, A2,…, Am？ 问对象x属于上述模型库的哪一类? （2）模糊元素对模糊模型的识别问题。给定 了标准模型库A1, A2,…, Am中的哪一类？ 问对象x属于上述模型库的哪一类?其中对象 X本身就是模糊的。
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 A x1 x2 x3 x4 x5 x6 0.15 0.2 0.42 0.6 0.8 0.9 A x1 x2 x3 x4 x5 x6
例2 古代史的分期（指划分奴隶社会和封建 社会的界限）是模糊的，可表示为模糊集
1 1 0.9 0.7 0.5 0.4 0.3 0.1 A 夏 商 西周 春秋 战国 秦 西汉 东汉
x11 x21 ... x n1
x12 x22 ... xn 2
... x1m ... x2 m ... ... ... xnm
平移 • 标准差变换
xij
xij x j sj
(i 1,2,..., n, j 1,2,..., m)
§1.4 模糊等价关系与经典等价关系
模糊等价关系
若模糊关系R是X上各元素之间的模糊关系， 且满足： (1)自反性：R(x, x) =1； I ≤R ( rii =1 ) (2)对称性：R(x, y) =R(y, x)； T=R( rij= rji) R (3)传递性：R2R, R2≤R. 则称模糊关系R是X上的一个模糊等价关系.
(2) 确定最佳分类 将20个已知DNA序列分成如下3类为最佳： A1 ={1,2,3,5,6,7,8 9,10}, A2 ={4,17}, A3 ={11,12,13,14,15,16,18,19,20}. 建立标准模型库：A1, A2, A3. (3) 未知DNA序列的模糊识别 采用格贴近度公式：
库贝卡蒙克函数在纺织品中的应用
库贝卡蒙克函数在纺织品中的应用库贝卡蒙克函数（Kubelka-Munk function）是一种常用于描述光在颜料、涂料等多孔材料中传播和相互作用的函数。
它对于纺织品行业来说具有重要的应用价值。
在纺织品中，库贝卡蒙克函数可以用于描述纺织品颜色的浓淡变化、光的反射和吸收特性以及纺织品的透明度等方面。
库贝卡蒙克函数可以用来描述纺织品的颜色浓淡变化。
纺织品的颜色会受到光的反射和吸收的影响，并且随着纺织品颜色的深浅变化，其颜色的饱和度也会发生改变。
库贝卡蒙克函数可以通过计算纺织品表面对光的反射和透射系数来描述这种颜色的浓淡变化。
通过这种方式，纺织品设计者可以根据需要调整纺织品的颜色，以满足消费者的需求。
库贝卡蒙克函数可以用来描述纺织品的反射和吸收特性。
纺织品的反射和吸收特性会影响纺织品的外观和触感。
通过库贝卡蒙克函数，我们可以计算纺织品在不同波长的光下的反射和吸收系数，从而了解纺织品对不同颜色的光的反应程度。
这对于纺织品的材料选择、染色工艺和色彩控制非常重要。
例如，对于需要阻挡太阳光的纺织品，可以选择具有高吸光性和低反射性的材料，以提高纺织品的防晒效果。
另外，库贝卡蒙克函数可以用来描述纺织品的透明度。
透明度是指光线穿过物体后所剩余的光线的强度。
在纺织品中，透明度可以用来描述纺织品的透气性和透光性。
透气性是指纺织品对空气的渗透能力，透光性是指纺织品对光的穿透能力。
通过库贝卡蒙克函数，我们可以计算纺织品在不同波长的光下的透射系数，从而了解纺织品对光的透过程度。
这对于纺织品的透气性和透光性的调控非常重要，可以用于设计适合夏季的透气面料或用于控制室内光照的窗帘等。
除了上述应用，库贝卡蒙克函数还可以在纺织品印花和染色中发挥作用。
纺织品印花和染色是将颜料或染料应用到纺织品上的过程，通过库贝卡蒙克函数，我们可以了解颜料或染料在纺织品上的吸收和反射特性，从而帮助设计者选择适合的颜料或染料，并调控颜色的浓淡和饱和度，以实现理想的印花和染色效果。
模糊数学在现实中的应用
模糊数学在现实中的应用随着科技的不断发展，虚拟现实技术已经成为医学领域中不可或缺的一部分。
虚拟现实技术可以创建逼真的虚拟环境，通过模拟真实病例，使医生能够更好地掌握医疗技能和提高应急处理能力。
本文将围绕虚拟现实技术在医学中的应用展开讨论，希望能够帮助大家更好地了解这一技术的实际应用。
关键词：虚拟现实技术、医学、医疗培训、医学实验、康复治疗虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机技术。
它通过模拟真实环境，使用户能够身临其境地感受虚拟场景，并可以在其中进行交互。
近年来，虚拟现实技术在医学领域的应用逐渐受到广泛，它为医学教育和医疗服务提供了新的方法和手段。
在医疗培训方面，虚拟现实技术具有非常显著的优势。
通过模拟各种真实病例，医生可以在虚拟环境中进行实践操作，提高医疗技能和应急处理能力。
例如，在手术培训中，虚拟现实技术可以模拟出各种手术场景，医生可以在其中进行实践操作，提高手术技巧。
同时，虚拟现实技术还可以用于培训急救技能，医生可以通过模拟急救场景，熟练掌握急救技能和方法。
虚拟现实技术可以帮助医生完成复杂的医学实验。
在虚拟环境中，医生可以模拟出各种实验条件和情境，对于一些难以实现的医疗技术进行探索和研究。
例如，通过虚拟现实技术，医生可以模拟出人体内部的各种病理条件，进行药物作用和治疗效果的实验。
这不仅有助于医生更好地了解药物的作用机制和治疗效果，还能够为新药开发和治疗方案提供有力的支持和参考。
虚拟现实技术对康复治疗也有很大的帮助。
医生可以通过虚拟现实技术创建各种康复治疗场景，为患者制定个性化的康复方案。
例如，对于一些神经系统疾病患者，医生可以运用虚拟现实技术进行康复治疗实验，通过模拟各种生活场景和运动模式，帮助患者恢复神经系统功能。
虚拟现实技术还可以用于疼痛管理和物理疗法等方面，为患者提供更加有效的康复治疗服务。
虚拟现实技术在医学中的应用对医疗事业的发展具有重要的意义和广阔的前景。
通过虚拟现实技术，医生可以更加深入地了解疾病的病理机制和治疗方案，提高医疗技能和应急处理能力。
纺织工程中智能检测技术应用
纺织工程中智能检测技术应用纺织工业作为传统的制造业，在现代科技的推动下，不断引入创新技术以提高生产效率、产品质量和市场竞争力。
其中，智能检测技术的应用为纺织工程带来了显著的变革，从原材料的筛选到成品的质量检测，都发挥着重要的作用。
智能检测技术在纺织工程中的应用，首先体现在原材料的检测方面。
棉花、羊毛等天然纤维的质量参差不齐，传统的检测方法往往依赖人工经验，不仅效率低下，而且准确性难以保证。
而利用智能检测技术，如高分辨率的图像识别系统，可以快速、准确地识别纤维的长度、细度、强度等关键指标。
通过对大量纤维样本的图像采集和数据分析，建立起精确的质量评估模型，为纺织企业采购优质的原材料提供了科学依据。
在纺纱环节，智能检测技术能够实时监测纱线的均匀度和捻度。
传统的检测手段通常是在生产完成后抽样检测，这种方法具有滞后性，一旦发现问题，已经造成了一定的资源浪费。
而基于传感器和数据分析的智能检测系统，可以在纺纱过程中实时获取纱线的数据，并与设定的标准参数进行对比。
一旦出现偏差，系统能够及时发出警报并自动调整生产设备的参数，从而有效地保证了纱线的质量稳定性。
织布过程中，智能检测技术对于织物的疵点检测具有重要意义。
织物在织造过程中可能会出现断纱、跳纱、污渍等疵点，传统的人工检测方式不仅劳动强度大，而且容易出现漏检。
智能检测系统通过高清摄像头对织物进行连续拍摄，运用图像处理和模式识别算法，能够迅速准确地识别出各种疵点，并标记其位置和类型。
这不仅提高了检测效率，还大大降低了疵点漏检率，为后续的裁剪和缝制工序提供了高质量的面料。
印染环节也是纺织生产中的关键环节之一，智能检测技术在这里同样发挥着重要作用。
颜色的准确性和均匀性是印染质量的关键指标。
智能检测系统可以通过光谱分析技术，对印染后的织物颜色进行精确测量，并与标准颜色进行对比，及时发现色差问题。
同时，还能够检测印染过程中化学品的浓度和温度等参数，确保印染工艺的稳定性和一致性。
模糊数学方法及其应用
模糊数学方法及其应用
模糊数学是一种以模糊语言描述数学思想的学科，它引入了模糊的概念，使数学研究的结果更加接近实际环境中条件的复杂性。
模糊数学正从一种理论性学科转向能够解决复杂实际问题的工具，因此它现在应用越来越广泛。
模糊数学在多个领域有着广泛的应用，如机械设计、系统设计、资源调度、决策分析、计算机科学、信息处理、经济、控制以及科学研究等。
它使用条件表示系统特性，在它的基础上可以用来解决全面含糊的问题，而不用降低系统的功能精度。
模糊数学的应用非常多，既提供了一个解决复杂实际问题的有效方法，也有助于增强人们对解决实践问题的能力。
在机械设计领域，模糊数学可用来识别实际系统中的复杂模式，改进实际系统的设计。
在决策分析方面，可以使用模糊模型来确定决策的最优结果，使决策结果更具准确性。
在系统设计、资源调度和控制方面，模糊数学可以用来表示系统中复杂变量，进而更好地描述和调节系统行为。
此外，模糊数学还可以用来处理复杂的信息处理问题。
可以使用模糊理论来提取、组织和分析大规模数据，发现有趣的规律，并根据数据的性质来改进信息处理系统，可以帮助人们更有效地处理信息。
纺织企业新产品开发决策的综合模糊评定
企业开发新产品的 目的在于开拓市场 ， 扩大产品销售 。因此市场开拓性是新产品开发成功与否的浮标 。 新产品市场的开拓性除了取决于企业的营销策略以外 ， 还要依靠该新产品 自身的市场引力。市场的开拓性 二级指标为 ： 利用 和发 挥企 业原 有 的营销 渠道 的程度 （ ） 现有 和潜 在 的竞 争程 度 （ ） 市场 的容 ／。 、 ． Ｌ ／ 、 Ｌ ． ： 量 （４ 。 ／ ） ． Ｌ ３ １２５产品的财务性 （ ．． ／） ． Ｌ 新产品的财务性是建立在新产品的销售预测基础之上 ， 通过财务评价而得到。新产品的财务评价包括
文章编 号：１ ７ ， ８ １（ ０ ６）０ — ３ ７ ０ ６ ３３ ５ ２ ０ ４０９． ４
纺 织 企 业 新 产 品 开发 决 策 的综 合 模 糊 评 定
罗炳 金
（ 江纺织服 装学院 。浙江宁波 ３ ５ １ ） 浙 １２ １ 摘 要 ：根据纺织品的特点 以及 纺织新产品的开发所 涉及的 因素 ， 立纺织新 产品 开发 的评价 指标 体 系， 采 建 并
用 多级模糊综合评价 方法对其进 行评价 ， 为开发纺织新产品 决策 的制定提供 依据。
关 键 词 ：纺 织 品 ； 糊 集 合 ； 合 评 定 模 综
中图分类号 ： ＳＯ ． Ｔ Ｉ １９
文献标 识码 ： Ａ
０ 引 言
新产品的开发是企业保持竞争力并 不断发展的根本保证 。新产品的开发是一项系统工程 ， 贯穿于产品
收稿 日期 ： ０ ５—１ ７ ２０ ０—１
作者简介 ： 罗炳金（ ９ ６ ） 男 ， １６ 一 ， 浙江临海人 ， 副教授 ， 从事纺织 品开发和纺织工程敏捷制造研究。
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模糊数学在纺织工程中的应用
【摘要】这篇文章首先介绍了模糊数学，接着对于模糊数学在纺织工程中的
重要性进行了初步的分析，最后重点探讨了模糊数学在纺织工程中的应用。
【关键词】模糊数学，纺织工程，应用
一、前言
大家为了把纺织生产实践的经历进行总结，并且升华为科学的理论以辅导新
的生产实践，就要不断地对生产实践中呈现的各种表象和疑问加以剖析，使用模
糊数学能够很好的对纺织工程进行剖析。
二、模糊数学的概述
在日常生活中，我们遇到的概念不外乎两类。一类是清晰的概念，对象是否
属于这个概念是明确的。例如；人、自然数、正方形等等。要么是人，要么不是
人、要么是自然数、要么不是自然数、要么是正方形，要么不是正方形。另一类
概念对象从属的界限是模糊的，随判断人的思维而定。例如：美不美？早不早？
“便宜不便宜？等等。西施是我国古代公认的美女，有道是“情人眼里出西施”，
这就是说，在一些人看来未必那么美的人，在另一些人眼里，却美得可以与西施
相比拟。可见，“美”与“不美”是不存在一个精确的界限的。再说“早”与“不早”，
清晨五点，对于为都市“梳妆打扮”的清洁工人来说可能算是迟了，但对大多数小
学生说，却是很早很早的。至于便宜不便宜，那更是随人的感觉而异了！在客观
世界中，诸如上述的模糊概念要比清晰概念多得多。对于这类模糊现象，过去已
有的数学模型难以适用，需要形成新的理论和方法，即在数学和模糊现象之间架
起一座桥梁。它，就是我们要讲的“模糊数学”。
三、模糊数学在纺织工程中的重要性
从20世纪60年代美国教授提出关于模糊数学隶属函数的概念起，模糊数学
(不确定性数学)就表现出了其强大的生命力和渗透力，应用领域不断扩大，而兴
起于美国、日本的模糊工程的应用，如家电、温度控制、设备控制都得到了良好
的社会经济效益。同样，作为中国一个较大产业的纺织业，模糊数学及控制也得
到了应用。纺织在发达国家属于技术性产业，而在中国，纺织是劳动密集性的产
业，各种技术的应用相对较少，造成纺织产业规模大而效益不高。由于纺织生产
工艺流程长，分支较多，一些过程控制随意性较大，普通的定量控制已不能满足
纺织生产的需要。而在纺织生产过程中控制又相当重要，纺织厂许多模糊性的东
西是靠人为控制，由于人的能力的局限性，控制质量不是很高，产品质量较差。
四、模糊数学在纺织工程中的应用
原棉的各项品质指标的优劣很难协调统一，致使在配棉时往往顾此失彼，因
此，生产实践迫切需要一种简便可靠的原棉品质的综合定量分析方法，以指导配
棉工作。
综合评判是对具有多种属性的事物，或者说其总体优劣受多种因素影响的事
物，作出一个合理的综合这些属性或因素的总体评判。所谓对原棉品质进行模糊
综合评判，就是采用模糊数学中的模糊分等和隶属度的概念，对原棉主要品质指
标进行总的评价的定量计算方法。它可以计算出原棉的综合评判指数，并可根据
数值的大小，得到所有原棉优劣排列顺序。此外，还可根据计算结果，对各种原
棉品质优劣的原因进行分析。这样，原棉品质的各项指标便统一于评判指数之中
了。
原棉质量的指标众多，包括：上半部长度、整齐度指数、断裂比强度、马克
隆值、伸长率、反射率、黄色深度、成熟度指数、纤维棉结、短绒率等，这些指
标从不同角度反映了原棉的物理性能。当多种原棉混合后，对不同品种的成纱质
量的影响各有不同的，在分析诸多因素时，应抓住主要因素，进行综合评判。在
进行综合评判时，涉及到指标的权重，权重的确定应是动态的，即：同一原棉指
标值，在不同品种、不同时期的成纱质量指标中的权重是不同的。评判指数反映
了原棉的综合特性，对提高配棉精度，特别是处理接批棉有着积极的意义。
1、棉纤维品质的相关性分析
相关性分析是研究事物的相互关系，测定它们联系的紧密程度，揭示其变化
的具体形式和规律性的统计分析方法。
（一）、棉纤维长度
从理论上讲，棉纤维长度大，可增加成纱中纤维之间的搭接长度，纤维间抱
合力增加，成纱强力大，当纱线受外力作用时，滑脱纤维根数减少，成纱强力差
异变小，在其它条件相同时，纤维愈长，成纱质量愈高。棉纤维长度与成纱质量
成正比。
（二）、马克隆值
马克隆是表示原棉品质的一个关键指标，马克隆值对成纱质量的影响实际上
是纤维细度与成熟度对成纱质量的综合影响。对同一原棉品种，马克隆值过高时，
纤维过成熟，纤维很粗，成棒状，扭曲较少，纺同样号纱时，纱线截面内纤维根
数减少，纤维抱合力较差，成纱强力较低。马克隆值过小时，纤维很细，成熟很
低，纤维卷曲少，成纱强力同样较低。马克隆值对成纱质量的影响是非线性的。
（三）、棉纤维整齐度
纤维整齐度对成纱品质的影响情况是；纤维愈整齐，短纤维含量愈低，成纱
表面越光洁，纱的强度提高。纤维整齐度与成纱质量成正比。
（四）、棉纤维强度
棉纤维具备一定的强度，这是纤维具有纺纱性能的必要条件之一，因为棉纤
维在纺纱过程中，要不断的受到外力的作用，使其纺制成一定形状、一定粗细、
一定强力的纱线。单纤维强度高，纤维本身断裂困难，则组成的纺纱质量高。单
纤维强力低或强力不匀率大，成纱中弱环增多，成纱质量降低。棉纤维强度与成
纱质量成正比。
2、原棉品质综合评判模型
对于原棉品质优劣评定这一问题，其主要影响因素有上半部平均长度、马克
隆值、断裂比强度、整齐度指数。评定时先对每一个具体的影响因素评定等级，
然后利用加权平均法进行综合。
3、配棉技术经济模型
（一）、人工选择配棉的主要步骤
人工选择配棉的主要步骤如下：对已检验的原棉分类排队；分析上期成纱质
量，配棉成分，确定本期配棉标准；根据原棉品质、库存、当前生产等情况，确
定本期配棉队数、主体成份，并相应地规定使用包数的上下限；先以棉台容量为
约束条件（定值），组成初步配棉方案；根据经验，试算几项重要混棉指标，凭
经验或运用经验公式预测成纱质量，若达不到要求再另选一方案.将几个方案综
合比较后，择优选择实施方案；按接批原则处理断批棉。
（二）、配棉技术经济模型的建立
所谓配棉数学模型，就是对配棉问题抽象化了的数学表述，即运用适当的数
学语言定量化地描述配棉问题的内在规律，从整体结构上描述配棉过程中各相关
因素的依存关系和变化规律。
（1）、决策变量
决策变量是由决策者考虑和控制的因素，这是建立数学模型的首要问题，对
同一个问题，决策变量可以有不同的选择，决策变量不同，数学描述就不同，控
制过程的发展也不同。因此，选择哪因素作为决策变量，应从易于决策、易于控
制、易于求解、符合实际等方面来确定，既要合理，又要可行。
（2）、约束条件
约束即规则和限制。约束条件反映了决策变量与参数之间的应遵循的规则、
限制和范围，它是由所研究的问题的特点所确定的。配棉过程较为复杂，因此，
必须抓主要条件，抓对分析问题起决定或直接作用的条件。当然，也必须考虑一
些特定的条件，不仅要保证每个约束条件合理，而且能使整个约束条件统一协调。
（3）、目标函数
目标函数是决策者对所要达到的主要目标的函数描述，体现对目标的评价准
则。目标的评价准则一般要求达到最佳（最大或最小）、适中、满意等。目标函
数往往表示成问题中各决策变量之间的线型或非线性的组合关系。配棉是一个多
目标决策问题，其目标函数应能反映出配棉的综合最优技术经济效果。
4、配棉接批数学模型
配棉方案实施过程中，由于各队数使用的包数不尽相同，库存量也处于动态
变化中。为连续生产的需要，当某一队数的原棉用完后，就要用另一队原棉接替，
这队接替原棉称为接批棉，上一队原棉称为断批棉。
五、结束语
模糊数学在纺织工程中是非常重要的，在纺织工程中关于模糊数学的办法加
以使用不光能够更好的剖析纺织工程中的疑问，还会使得剖析根据科学性和理
性。
参考文献
[1]张丽娟等·基于棉纤维品质指标单纱强力模型的构建·纺织学报，2006年第
7期
[2]丁志荣·纺纱配料规则自动提取算法·纺织学报，2006
[3]殷庆永，常英健，郁崇文；苎麻/棉混纺比对织物性能的影响[J]；上海纺
织科技；2004年04期