【摘 要】
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分析了整经轴数预测在实际色织生产过程调度中所起的重要作用。由于与整经轴数相关的工艺属性较多且关系复杂,一般的神经网络法难以确定工艺属性与整经轴数之间关系或应用效
【机 构】
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清华大学国家CIMS工程技术研究中心
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分析了整经轴数预测在实际色织生产过程调度中所起的重要作用。由于与整经轴数相关的工艺属性较多且关系复杂,一般的神经网络法难以确定工艺属性与整经轴数之间关系或应用效果不佳,同时神经网络是一个“黑箱”,从中无法对影响整经轴数的因素进行分析,因此提出了基于ANFIS的整经轴数智能预测方法。在该方法中,采用ANFIS作为整经轴数的预测技术,并针对ANFIS输入变量维数较大的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类算法的ANFIS结构辨识方法。将该预测方法用于实际的色织生产过程调度的整经轴数预测中,实验结果表明该预测方法是
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