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申请/专利权人：南通蝶绣纺织有限公司

摘要：本发明涉及检索方法技术领域，具体涉及一种用于纺织品生产的高效材料检索方法及系统，包括以下步骤：S1：利用大数据分析，收集纺织材料性能数据，建立材料数据库；S2：基于纺织品设计要求，建立材料需求参数模型；S3：基于材料属性智能匹配算法，智能检索匹配材料数据库中的材料数据；S4：利用虚拟仿真技术模拟S3中匹配的材料在实际纺织过程中的表现，评估材料的适用性；S5：引入基于机器学习的优化机制，用于不断更新和优化材料数据库，以适应纺织品市场的变化和新材料的出现。本发明，综合方法大大提高了材料选择的效率，减少了试错成本，加速了产品开发周期。

主权项：1.一种用于纺织品生产的高效材料检索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用大数据分析，收集纺织材料性能数据，建立材料数据库；S2：基于纺织品设计要求，建立材料需求参数模型；具体包括：S21：分析纺织品的设计要求，包括耐久性、弹性、颜色快度、耐化学品性、环保性；S22：根据每个设计要求的参数量化标准，将设计要求转化为具体的材料参数；S23：建立参数权重系统，根据设计要求的重要性，通过层次分析法为每个材料参数赋予权重，确保所有材料参数权重之和为1，进行权重标准化处理，公式为：，其中，是材料参数的标准化权重，是原始权重，是材料参数总数；其中，层次分析法具体包括：S231，建立层次结构模型：目标层：最终目标，选择最优纺织材料；准则层：评价材料的标准或准则，即纺织品的设计要求转化的材料参数；方案层：材料选项；S232，构建判断矩阵：在准则层，对于每一对材料参数，比较对于达成目标层的相对重要性，给出定量的比值，形成一个判断矩阵A，其中，判断矩阵中的元素表示材料参数相对于材料参数的重要性；S233，计算权重：使用判断矩阵的特征值和特征向量来计算权重，最大特征值对应的特征向量即为各材料参数的相对权重，计算步骤包括求解判断矩阵A的最大特征值及其对应的特征向量，并将特征向量标准化以得到权重向量；S234，一致性检验：计算一致性指标CI和一致性比率CR，其中： ，其中，n是准则层数量； ，其中，是平均随机一致性指数，取决于准则层数量，若，则判断矩阵的一致性可接受，权重结果可靠；S24：利用加权求和的方法构建材料需求参数模型，计算每种材料的综合评分，以此反映材料满足设计要求的程度，综合评分表示：，其中，是材料的综合评分，是第个材料参数的标准化值，是第个材料参数的权重；S3：基于材料属性智能匹配算法，根据S2建立的材料需求参数模型，智能检索匹配材料数据库中的材料数据；S4：利用虚拟仿真技术模拟S3中匹配的材料在实际纺织过程中的表现，评估材料的适用性；S5：引入基于机器学习的优化机制，用于不断更新和优化材料数据库，以适应纺织品市场的变化和新材料的出现；具体包括：S51：建立一个基于机器学习模型，用于分析纺织品市场趋势、用户偏好以及新材料的性能数据，从市场数据中学习和识别模式和趋势；S52：定期收集和整理来自市场报告、科研文章、专利、在线数据库来源的纺织材料新信息，包括新出现的材料、材料性能的更新数据、纺织品设计的新趋势；S53：利用建立的机器学习模型，自动分析收集的新信息，评估新信息的重要性和可靠性，确定被纳入材料数据库中的新信息；S54：根据机器学习模型的分析结果，自动更新材料数据库，包括添加新材料的数据、更新现有材料的性能参数、删除过时或不再使用的材料数据。

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