我国是丝绸生产大国。生丝出口是我国纺织品出口的重要组成部分。在出口贸易中，生丝性能直接影响贸易过程和结果。生丝抱合良好与否，与制丝工程有密切关系，直接影响丝绸产品的加工和使用性能。目前，国内外普遍采用杜泼浪式抱合机检测生丝抱合性能，检测结果中含有较多人为因素。苏州大学研制的生丝抱合性能自动检测系统能够大大减少人为因素的影响。但该系统的检测结果与杜泼浪式抱合机的检测结果是否具有较好的相关性尚不太清楚。　　本文应用软计算方法建立了生丝抱合性能自动检测系统与杜泼浪式抱合机检测结果之间的相关性模型。论文研究内容包括以下三部分：　　(1)应用反向传播神经网络、广义回归神经网络和径向基神经网络分别建立了生丝抱合检测结果相关性的神经网络模型。对三种神经网络模型的结果进行了比较，发现在本文的数据条件下，径向基神经网络和反向传播神经网络在生丝抱合检测结果相关性研究方面均明显优于广义回归神经网络，且径向基神经网络的预测误差更小。因此，采用径向基神经网络建立生丝抱合检测结果相关性的神经网络模型。　　神经网络模型的计算结果显示，在本文的数据条件下，生丝抱合性能自动检测系统摩擦第9圈和第10圈测得的生丝表观直径差值与杜泼浪式抱合机测得的抱合次数相关性更好。统计检验结果表明第9圈和第10圈测得的生丝表观直径差值没有显著性差异。　　(2)采用模糊综合评判和模糊贴近度两种方法建立了生丝抱合检测结果相关性的模糊数学模型。该模型由模糊综合评判和模糊贴近度两部分组成。应用变异系数与离差最大化相结合的方法确定了该模型中模糊综合评判相关性特征数值和模糊贴近度相关性特征数值的权值，得到了生丝抱合检测结果相关性模糊数学特征数值。　　模糊数学模型的计算结果显示，在本文的数据条件下，生丝抱合性能自动检测系统摩擦第7圈和第8圈测得的生丝表观直径差值与杜泼浪式抱合机测得的抱合次数相关性更好。　　(3)对神经网络和模糊数学两种方法得到的生丝抱合检测结果相关性计算结果进行了融合，建立了生丝抱合检测结果相关性的软计算模型。分析了融合过程中权值差异对最终特征数值的影响，发现神经网络和模糊数学计算结果权值的差异并没有从本质上造成相关性最终特征数值更接近于神经网络方法的计算结果。　　相关性最终特征数值排序结果显示，摩擦第9圈和第10圈测得的生丝表观直径差值与抱合次数均具有更好的相关性，而统计分析显示两者没有显著性差异。通过结合问题的物理背景进行分析，最终确定与杜泼浪式抱合机测得的抱合次数相关性较优的生丝抱合性能自动检测系统检测指标是摩擦第9圈测得的生丝表观直径差值。　　本文采用神经网络和模糊数学两种软计算方法对生丝抱合性能自动检测系统和杜泼浪式抱合机检测的生丝抱合性能的相关性进行了研究，发现了与杜泼浪式抱合机测得的抱合次数相关性较优的生丝抱合性能自动检测系统检测指标。研究结果为生丝抱合性能自动检测系统的地位确立和推广应用奠定了基础，对于客观测定生丝抱合性能具有较强的实际意义。