小规模样本精梳毛纺纱线质量预测

发布时间：2022-08-10 20:45

　　为了高效地在较少样本基础上对精梳毛纺纱线的质量进行预测,运用计算智能方法建立了预测模型。选取23组精梳毛纺纱线样本,利用由灰色关联分析法和基于输入对输出影响程度的数据优选方法构成的计算方法,从7项工艺参数中优选出对纱线条干不匀率和断裂强度影响最大的4项工艺参数,建立基于BP神经网络的纱线质量预测模型。将其中20组样本作为训练集,3组样本作为测试集,通过建立的模型对精梳毛纺纱线的质量进行实验验证。结果表明,在样本较少的情况下,该模型对条干不匀率和断裂强度的预测误差分别低至0.25%和3.03%,在纺织领域应用前景良好。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 工艺参数的选择
    1.1 灰色关联分析法
    1.2 基于输入对输出影响程度的数据优选方法
    1.3 结果融合
2 BP神经网络模型
    2.1 神经网络的设计
    2.2 训练与仿真
3 仿真结果
    3.1 条干不匀率模型
    3.2 断裂强度模型
4 结 论


【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于灰色关联支持向量机回归的纱线质量预测[J]. 王东平,吴志刚.  山东工业技术. 2019(09)
[3]应用四层BP神经网络的棉纱成纱质量预测[J]. 查刘根,谢春萍.  纺织学报. 2019(01)
[4]基于BP神经网络的国际服装流行色短期预测[J]. 常丽霞,高卫东.  毛纺科技. 2018(02)
[5]基于熵权灰色关联法的北京空气质量影响因素分析[J]. 高明,吴雪萍.  生态经济. 2017(03)
[6]基于灰色关联分析理论的采矿成本优化[J]. 王国英,董凯程.  采矿技术. 2016(04)
[7]基于神经网络的精纺毛纱性能预测模型比较[J]. 李翔,彭志勤,金凤英,顾宗栋,薛元,胡国樑.  纺织学报. 2011(03)
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[9]Formotex赛络纺成纱性能的测试与分析[J]. 梁桂屏,林建华.  化纤与纺织技术. 2009(01)
[10]浅析影响羊绒纱强力的主要因素[J]. 杨砚.  北京纺织. 1997(03)



本文编号：3674331