构建高效模型并展开参数剖析，有助于深化探求棉纤维功能对纱线质量的影响，这关于开发更高质量的产品至关重要。依据机器学习（machine learning，ML）的猜测算法已被用于纤维-纱线联系的准确建模，但此类杂乱黑箱模型可解说性与透明度较差，难以展开精细化参数解析。为此，交融机器学习黑箱建模与可解说人工智能剖析办法，可以在确保猜测精度的一起，完成纱线质量参数的可解说化定量剖析。

  本研讨依据实测棉花纤维数据集，别离构建随机森林、支撑向量回归、K近邻这3种机器学习猜测模型。选取5种棉花纤维质量目标作为输入变量，对纱线强力与条干不匀率进行猜测。依据模型猜测体现挑选得到适配每种纱线特性的最优猜测模型。选用可解说AI范畴的Shapley加法解说（Shapley additive explanations，SHAP）办法为模型的猜测供给可解说性，并研讨各纤维特性的奉献。

  结果表明：短绒率对全体纱线功能影响最明显，其均匀肯定SHAP值达0.359，其次为纤维强度（0.242）；短绒率亦是影响纱线条干不匀率的首要要素，均匀肯定SHAP值高达0.735；其他纤维目标对纱线质量的影响程度偏弱，且效果规则呈非线性特征。

  本研讨结合SHAP可解说性剖析，体系阐明晰棉纤维质量与纱线质量间的内涵相关，并经过线性回归剖析与参数遍历验证SHAP办法所得参数解说的可靠性。该研讨构建的剖析结构可为纱线质量研判、纤维纺纱加工工艺优化供给兼具实用性与可解说性的决策依据。

  棉花纤维特性对纱线强力影响。SFC表明短绒率，FS表明纤维强度，FE表明纤维伸长率，Fineness表明纤维细度，UHML表明上半部均匀长度

  图10 棉花纤维特性对条干不匀率的影响。SFC表明短绒率，FS表明纤维强度，FE表明纤维伸长率，Fineness表明纤维细度，UHML表明上半部均匀长度

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