配棉工艺系统与纺纱质量预测的分析与设计

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1、摘要本文利用BP神经网络建立纺纱质量预测模型，并构造以预测纺纱质量为主题的数据仓库，实现对纺纱质量的预测，从而能为企业降低成本、提高经济效益。运用软件开发的相关理论和方法，结合纺纱配棉工艺系统的需求分析，对系统进行了总体设计、数据库设计、功能设计及软件代码设计。系统采用模块化设计思路，具有界面友好、操作方便的特点，用户使用效果良好．论文主要进行了以下几方面的研究：●概述神经网络的一些基础概念，着重分析了本文采用的BP算法，为克服标准BP算法的缺点，提出了一些改进措施；同时总结了有关多层前向网络逼近能力和泛化能力的一些研究成果，作为后续建模工作的

2、理论依据。●MIS系统数据库保存大量实际历史数据，这些数据是神经网络训练样本的来源。为提高训练样本的质量和效率，根据所采集到数据的特点，对数据进行了不良数据检测和数据筛选等预处理，构造以纺纱质量预测为主题的数据仓库。在此基础上，为纺纱质量预测建立BP神经网络模型，并给出了相应的仿真结果及其数据分析，●由配棉工艺系统的需求分析确定系统主要任务及实现目标。依据软件设计的概念和原则进行系统功能设计；根据系统数据库基本设计原则，结合需求分析对系统进行数据库的概念设计、逻辑设计、物理设计及与其它子系统数据库的接口设计，并运用存储过程方法解决复杂事务处理。

3、●依据软件开发选择程序设计语言的基本准则和公司软硬传现有条件，采用了Windows环境下的Delphi7．0作为前台应用程序开发工具，以MicrosoftSOLServer2000作为后台数据库管理系统，实现配棉工艺系统的各功能模块及解决有关系统运行的相关问题。关键诃：神经网络数据仓库BP算法数据库系统纺纱质量预测配棉方案AbstractInordertoreducethecostofentMlSriseandimproveeconomicalbenefit,thespinningqualitycouldbeforecasted．Inthisp

4、aper,by]BPneuralnetwork,themodelofforecastingspinningqualityisconstructed,andthedatawarehouse，whichisabouttlaespinningqualityforecast,isalsodesigned．Usingtherelatedtheofyandthemethodofsoftwaredevelopment,therealizationcarriedoilsystemdesign,databasedesign,functionaldesignand

5、softwarecodedesigntothesystem,basedOlltherequirementsanalysisofthedistributingcottontechnicssystem．Thesystemhasusedthemodulardesignideas．withthecharacteristicoffriendlysurface，convenientoperating,andeffectbeinggoodforusers．Thepapermainlyconductedtheseveralaspcclsofresearchas

6、follows：●Outlinedsomefoundationconceptsoftheneuralnetwork,andemphaticallyanalyzedtheBPalgorithmwhichisusedinthispaper．InordertooYl：rcometheshortcomingsofthestandardlIPalgorithm,someimprovementwasproposed．MeanwhilesomeresearchachievemelatShadbeensummarizedaboutapproachingandg

7、eneralizationabilityofthemultilayerfoi’vardneuralnetwork,whichwasrationaleforthenextmodeling．●MassiveactualhistoricaldatawassavedintheMISsystem,whicllwasaSOtll-CCofneuralnetworksfortrainingsamples．InordertoeIlhⅫccquafftyandefficiencyofthesampletraining，thedatabasewasdesigned

8、tofore．eastthespinningquality,bycheckingandsc∞enthedataaccordingtothecharac