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1、毛精纺前纺工艺参数重要性的BP网络定量评价法小二黑体，居中，3倍行距刘贵收稿日期（黑体小五）：2007-03-10修回日期：2007-05-16（由编辑部填写）基金项目（黑体小五）：国家经贸委创新项目（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。主要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-mail:wdyu@dhu.edu.cn。第一作者姓名（出生年—），性别，职称，学历。主要研究方向。通讯作者姓名，E-mail。，于伟东1,2
2、四号楷体，居中，单倍行距(1.东华大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)小五号宋体，居中，单倍行距摘要摘要写作方法：请用第三人称的语气陈述该文研究目的（即为了……，或者针对……问题，）、过程、方法（即采用的手段和方法）、结果和结论（即研究得出的结论），重点是结果和结论，背景信息、基本概念及对文章的自我评价不应出现在摘要中，要达到只看摘要而不必看文章就可理解全文主要内容的程度；摘要字数应控制在200～300字，英文要与中文相对应。（小五黑体）在BP神经网络建模技术的基础上,
3、提出利用神经网络输入层与输出层之间的网络权值及其分布来求各输入参数重要程度的方法。将采集到的毛精纺企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0.95。对所建模型的网络权重进行提取,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)更为精准，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）毛精纺；前纺工艺参数
4、；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）：（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细纱机的断头率相对于末道粗纱的质量呈显著的线性关系[1],故控制前纺各工序的半制品不匀率,特别是末道粗纱的不匀率是毛纺厂十分重要的质量监控措施[2]。目前企业主要以经验为主,通过传统的测量和记录、肉眼观看与估计、设备的调整和人力的补充等原始的方法实现,不能对大量积累
5、和不断产生的数据进行系统整理、综合分析与客观决断,也无法确切地找出产生问题的原因及实际解决方法[3]。本文针对影响粗纱质量的毛条回潮率、毛条含油率、纤维平均直径、直径离散系数、纤维平均长度等13个指标参数,将采集到的企业实际生产数据,运用BP网络建立预测模型,提出利用网络各层间的权重及其分布,计算出各参数对产量质量指标的影响程度,并对比多元回归分析,效果较好。引言(或前言)应简要说明您进行该研究工作的目的、范围、相关领域的前人工作和知识空白、理论基础和分析、研究设想、研究方法与手段和预期结果及意义等。应简要回顾本文所涉及的科学问题
6、的研究历史，尤其是近三年的研究成果，需引用参考文献；并在此基础上提出论文所要解决的问题。引言部分不加小标题。1 网络定量评价法学报采用4级标题制，为便于排版，一级标题的字数不超出15个汉字，二、三级标题的字数不超出17个汉字（四号黑体，3倍行距）BP神经网络(Back-Propagation)是指基于误差反向传播算法的多层前向人工神经网络[4]。对于任何在闭区间的1个连续函数都可以用含有1个隐层的BP网络来逼近,因而1个3层结构的BP网络可以完成任意N维到M维的映射[5]。从其学习过程来输入参数对输出结果的影响完全由网络权值决定,
7、因此,知道网络各层间的权重及其分布,就可计算输入参数的确定度(输入对输出影响作用的相对大小,即贡献率)。依照误差反向传播方法,输入层节点对输出层节点的影响是由各层权值的复合作用。由于输出反映的是其本身,它不需要再进行对后层节点影响大小的区分,故可将其确定度看作是相同的,然后参照反向传播算法从输出层向输入层反向求出各输入参数的确定度。2 重要性评价过程2．1 试验数据和参数（小四黑体，单倍行距）本文以山东某精毛纺厂采集到的100组数据为建模依据。数据采集分2部分,一部分从实际生产工艺设计单中提取,主要是工艺流程参数、设备加工参数;另
8、一部分为测试数据,来自不同的生产线。任意选80组数据用于模型建立,其中70组用于模型训练,10组作为检验数据,而未参与建模的20组数据则用于对模型的验证。影响前纺粗纱质量的参数有毛条回潮率(X1)、毛条含油率(X2)、纤维平均直径(X3)、直径离散
