基于HVI指标与RBF神经网络的纱线质量预测

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【摘要】

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将人工神经网络与HVI指标相结合,提出了一种基于RBF神经网络的纱线质量预测方法,克服了BP神经网络训练效率低、容易陷入局部极小化等不足.通过实例分析,利用马克隆值等14项HV

【作者】

：

袁利华

【机构】

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浙江农业商贸职业学院经济贸易系

【出处】

：

丝绸

【发表日期】

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2014年11期

【关键词】

：

HVI指标人工神经网络径向基函数纱线质量预测 HVI indicator artificial neural network radial basi

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将人工神经网络与HVI指标相结合,提出了一种基于RBF神经网络的纱线质量预测方法,克服了BP神经网络训练效率低、容易陷入局部极小化等不足.通过实例分析,利用马克隆值等14项HVI指标和工艺参数对纱线的单纱断裂强度等4项指标进行预测,试验结果表明：与传统纱线质量预测方法相比,基于RBF神经网络的纱线质量预测模型表现出了优良的预测精度及稳定性,对降低生产成本、提高生产效率具有积极意义.

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