成纱质量指标的高低是成纱产品定等的一项重要考核依据，它不仅显示了成纱品质的优劣，而且对后续的纺织生产工艺和成品的质量有着直接的影响。因此，如果能够对从配棉开始到生产出成纱的这一过程进行有效的控制和优化，对提高纺织产品质量、保证稳定生产以及提升经济效益都具有重要的现实意义。　　本文基于成纱质量控制的思想，提出了一种智能选棉与配棉的方法，通过对选棉方案及混比进行优化，对成纱质量进行预测，达到成纱质量控制的目的。　　首先从原棉和成纱的若干个质量指标中，挑选了4个主要成纱质量指标和8个原棉质量指标，通过定性分析原棉质量指标与成纱质量指标之间的关系，找出影响成纱质量指标的主要因素，将成纱质量预测模型转化为4个多输入单输出的系统辨识问题。然后利用BP神经网络强大的学习能力、非线性逼近能力和结构的可变性，建立并训练得到成纱质量预测模型，得到原棉质量指标与成纱质量指标之间的定量关系。　　接着根据客户给定的成纱质量指标，利用成纱质量预测模型，通过牛顿迭代法解算出标准棉质量指标；然后采用一种新型的智能配棉技术，以原料成本和标准棉质量指标贴合度为目标，确定选棉方案与混比；经过成纱质量预测，预测成纱质量与目标成纱质量之间必定存在一定误差，因此以原料成本和成纱质量指标贴合度为目标，建立了基于遗传算法的原棉混比优化模型。经仿真计算，发现最终得到的配棉方案所决定的成纱质量与目标成纱质量贴合度较高，说明该方法是有效可行的。　　最后根据公司需求，采用Windows环境下的Delphi7.0作为前台应用程序开发工具，以Microsoft SQL Server2005作为后台数据库管理系统，完成了配棉与技术质量管理系统的开发。