《纺织学报》投稿格式

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1、批注[f1]:小二黑体，居中，3倍行距毛精纺前纺工艺参数重要性的BP网络定量评价法11,2刘贵，于伟东批注[f2]:四号楷体，居中，单倍行(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)距批注[f3]:小五号宋体，居中，单倍摘要（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之间的网络权值行距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神经网络分别建批注[f4]:摘要写作方法：请用第三立了粗纱CV值和粗纱单

2、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%；采用样本数据验人称的语气陈述该文研究目的（即为证,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个输入了……，或者针对……问题，）、过程、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方法（即采用的手段和方法）、结果著性分析(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）和结论（即研究得出的结论），重点关键词（小五黑体）毛精纺；前纺工艺参数；模型；BP神经

3、网络；定量评价法（小五宋体）是结果和结论，背景信息、基本概念中图分类号（小五黑体）：TS131.9（小五宋体）文献标志码（小五黑体）：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Quantitativeevaluationmethodforthesignificanceofworsted就可理解全文主要内容的程度；摘要fore-spinningparametersbasedonBPneuralnetwork11,2字数应控制在200～300字，英文要LIUGui，YUWeidong（五号）与中文相对应。

4、(1.TextileMaterialsandTechnologyLaboratoryDonghuaUniversity,Shanghai201620,China;2.DepartmentofTextilesandMaterials,WuhanUniversityofScienceandEngineering,Wuhan,Hubei430073,China）批注[f5]:小四TimesNewRome,3倍行距AbstractBasedonBPneuralnetworkmodeltechnology,anewapproach

5、wasdevelopedandappliedtoappraise批注[f6]:小五，居中theinputparameters′significantdegreethroughtheweightinessanditsdistributionbetweentheinputandoutputlayer.Usingthefore-spinningworkingproceduredatagatheredfromtheworstedtextilesenterprise,therovingunevennessandweightpred

6、ictionmodelswereestablishedrespectively.Theresultsindicatedthatthemodels′meanrelativeerrorsarealllessthan3%;thecorrelationcoefficientR2betweenthepredictionvalueandtheactualareallmorethan0·95.Usingtheweightinessextractedfromtheestablishedmodels,the13inputparameter

7、s′significancetotherovingunevennessandweightwerecalculatedrespectively,andtheremarkableandeffectiveparametersareexcavatedout.Meanwhilecontrastingtothemultivariateregressionsignificanceanalysis(MRSA),theBPneuralnetworkmethodismoreexactthanMRSAandcanbeusedinthefore

8、castandcontroloftheactualproduceandmanufacture(小五)KeywordsDoubleglow;Artificialneuralnetwork;Predictionmodel(小五)此处排正文。请选择A4纸型，上、下页边距为2.5cm，左、右页边距为2.0cm，1.0倍行距。