【摘 要】
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为进一步提高BP神经网络在纱线质量预测时的精度和训练速度,在传统单隐层的三层BP神经网络模型的基础上,提出具有双隐层的四层BP神经网络来进行棉纱成纱质量预测。构建纯棉纱
【机 构】
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生态纺织教育部重点实验室（江南大学）
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0309200);江苏省产学研项目(BY2016022-16);江苏省自然科学基金项目(BK20170169);纺织服装产业河南省协同创新项目(hnfx14002);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51731B)
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为进一步提高BP神经网络在纱线质量预测时的精度和训练速度,在传统单隐层的三层BP神经网络模型的基础上,提出具有双隐层的四层BP神经网络来进行棉纱成纱质量预测。构建纯棉纱的断裂强力模型和纱线条干CV值模型,并在每个模型下分别设计出1个三层BP神经网络和1个四层BP神经网络,最后利用MatLab进行训练和仿真,且为保证结果的可比较性,2种网络模型的训练参数设置和使用的数据均保持一致。结果表明:在纱线断裂强力模型下,四层网络相比于三层网络最大训练步数由740步减少到533步,相对平均误差由9.6%下降到7.5%
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