【摘 要】
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探讨基于免疫遗传神经网络算法的纱线原料性能参数反演。以BP神经网络建立纱线原料性能参数正演模型,同时使用免疫遗传算法优化该网络的权值和阈值,以提高网络的预测精度和速
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0309200);江苏省产学研项目(BY2016022-16);江苏省自然科学基金(BK20170169)
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探讨基于免疫遗传神经网络算法的纱线原料性能参数反演。以BP神经网络建立纱线原料性能参数正演模型,同时使用免疫遗传算法优化该网络的权值和阈值,以提高网络的预测精度和速度,在此基础上,以纱线强力值为对象再次通过免疫遗传算法构建反演模型,并对反演参数进行求解。通过真实数据训练仿真,反演精度达到了95%,验证了该方法的可行性与有效性。认为:该方法可为纺织企业的配棉工作和工艺设计提供有效的理论指导。
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