基于神经网络的织物折皱回复性能预测

来源 :纺织科技进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ktzgy

【摘要】

：

探讨了将神经网络理论用于织物折皱回复性能的直接预测。根据研究对象特征，通过选取织物原料组成、经纬密度、抗弯长度、织物厚度及重量等重要影响因子作为神经输入元，将折皱回

【作者】

：

裴华强郑德均

【机构】

：

中原工学院,香港理工大学电子计算学系

【出处】

：

纺织科技进展

【发表日期】

：

2008年6期

【关键词】

：

织物神经网络折皱回复性能回复角 fabrics neural network creasing properties wrinkle recovery a

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探讨了将神经网络理论用于织物折皱回复性能的直接预测。根据研究对象特征，通过选取织物原料组成、经纬密度、抗弯长度、织物厚度及重量等重要影响因子作为神经输入元，将折皱回复角值作为输出目标，比较了径向基函数RBF、BP和广义回归GRNN3种神经网络对织物折皱回复角的预测结果。试验结果表明，通过神经网络方法对织物的折皱性能预测具有较好的满意结果，且在预测织物的整体折皱回复性能时，BP模型与GRNN网络模型的预测值与实测值之间的相对误差要比RBF的小。利用输入神经元织物参数进行折皱回复性能的预测更有利于工艺与织物结

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