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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
