【摘 要】
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通过主成分分析，提取了面料和粘合衬性能参数的8个主成分作为新的综合变量。采用BP神经网络技术建立预测干洗后织物复合体粘合效果的3层神经网络模型，运用动量法和学习率自适应
【机 构】
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东华大学服装学院,山东理工大学美术学院
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通过主成分分析，提取了面料和粘合衬性能参数的8个主成分作为新的综合变量。采用BP神经网络技术建立预测干洗后织物复合体粘合效果的3层神经网络模型，运用动量法和学习率自适应调整算法训练模型。通过预测值与试验观测值的比较，表明用主成分-神经网络方法预测粘合后织物复合体经干洗后粘合效果具有相当高的准确性，从而在一定程度上证明此方法的可行性。
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