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1、服装纺织专业研究论文示例毛精纺前纺工艺参数重要性的BP网络定量评价法刘贵],于伟东1,2(1.东华人学纺织材料与技术实验室,上海201620;武汉科技学院纺织与材料学院,湖北武汉430073)摘要(小五黑体)在BP神经网络建模技术的基础上,提出利用神经网络输入层-与输出层Z间的网络权值及其分布来求各输入参数重要程度的方法。将采集到的毛精纺金业前纺工艺参数运用BP神经网络分别建立了粗纱CV值和粗纱单重的预测模型。结果表明:所建模型的平均相对误差都低于3%;采用样本数据验证,其预报值与实测值间的相关系数都高于0.950对所建模型的
2、网络权重进行提取,分别计算出13个输入参数对粗纱CV值和粗纱单重的重要性,挖掘出显著而有效的参数。经对比认为,BP网络法比多元回归显著性分析(MRSA)史为粘准,可用于对实际生产加工的预报和控制。(小五宋体)关键词(小五黑体)毛将纺;前纺工艺参数;模型;BP神经网络;定量评价法(小五宋体)中图分类号(小五黑体):TS131.9(小五宋体)文献标志码(小五黑体):Quantitativeevaluationmethodforthesignificanceofworstedfore-spinningparametersbasedo
3、nBPneuralnetworkLIUGuil,YUWeidongl,2(五号)(1.TextileMaterialsandTechnologyLaboratoryDonghuaUniversity,Shanghai201620,China;2.DepartmentofTextilesandMaterials,WuhanUniversityofScienceandEngineering,Wuhan,Hubei430073,China)AbstractBasedonBPneuralnetworkmodeltechnology,a
4、newapproachwasdevelopedandapplledtoappraisetheinputparameters7significantdegreethroughtheweightinessanditsdistributionbetweentheinputandoutputlayer.Usingthefore-spinningworkingproceduredatagatheredfromtheworstedtextilesenterprise,therovingunevennessandweightpredicti
5、onmodelswereestablishedrespectively.TheresuItsindicatedthatthemodels'meanrelativeerrorsareal1lessthan3%;thecorrelationcoefficientR2betweenthepredictionvalueandtheactualareallmorethan0•95.Usingtheweightinessextractedfromthoestablishedmodels,the13inputparameterszsigni
6、ficancctotherovingunevennessandweightwerecalculatedrespectively,andtheremarkableandeffectiveparametersareexcavatedout.Meanwhilecontrastingtothemultivariateregressionsignificanceanalysis(MRSA),theBPneuralnetworkmethodismoreexactthanMRSAandcanbeusedintheforecastandcon
7、troloftheactualproduceandmanufacture(小五)KeywordsDoubleglow;Artificialneuralnetwork;Predictionmodel(小五)收稿日期(黑体小五):2007-03-10修回II期:2007-05-16(由编辑部填写)基金项H(黑体小五):国家经贸委创新项1=1(02CJ-14-05-01)基金名称(基金编号)(楷体小五)作者简介(黑体小五):刘贵(1983—),男,博士生。主耍研究方向为毛精纺加工过程建模及其职能决策预报与控制。于伟东,通讯作者,E-
8、mail:wdyu@dhu.cduo第一•作者姓名(出生年一),性别,职称,学历。主要研究方向。通讯作考姓名,E-mailo(正文五号宋体,单倍行距)对精毛纺织厂而言,前纺工序作为整个加工过程的第一环节,其加工质量对后道工序将产生直接影响。根据实际生产经验,细纱的条干不匀率和