【摘 要】
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为了高效地在较少样本基础上对精梳毛纺纱线的质量进行预测,运用计算智能方法建立了预测模型。选取23组精梳毛纺纱线样本,利用由灰色关联分析法和基于输入对输出影响程度的数
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51303121),南通市基础科学研究项目(JC2019008),国家级大学生创新创业训练计划项目(202010285041)
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为了高效地在较少样本基础上对精梳毛纺纱线的质量进行预测,运用计算智能方法建立了预测模型。选取23组精梳毛纺纱线样本,利用由灰色关联分析法和基于输入对输出影响程度的数据优选方法构成的计算方法,从7项工艺参数中优选出对纱线条干不匀率和断裂强度影响最大的4项工艺参数,建立基于BP神经网络的纱线质量预测模型。将其中20组样本作为训练集,3组样本作为测试集,通过建立的模型对精梳毛纺纱线的质量进行实验验证。结果表明,在样本较少的情况下,该模型对条干不匀率和断裂强度的预测误差分别低至0.25%和3.03%,在纺织领域应
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