文献类型：期刊文章

作　　者：郑春玲[1] 姜会钰[2]

机构地区：[1]南京工业大学食品与轻工学院,江苏南京211800 [2]武汉科技学院化学工程学院,湖北武汉430073

出　　处：《纺织学报》

年　　份：2010

卷　　号：31

期　　号：8

起止页码：82-85

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对标准BP算法收敛速度慢,易出现局部极小值等缺陷,采用Levenberg-Marquardt(LM-BP)算法,提出了一种经改进的BP神经网络预测模型。运用该预测模型,建立了活性染料染色各工艺参数与织物表面K/S值之间的对应关系,同时将其与传统BP算法预测模型在网络收敛时间、预测准确度等方面进行比较。结果表明:传统BP算法经1 500步训练后达到的收敛精度,在LM-BP算法预测模型中只需大约7步训练;染色K/S值预测值和试验值之间的相关系数R也相应由0.995提高到0.999。对比认为,LM-BP算法预测模型在对活性染料染色K/S值的预测中更为优越,时间短,准确率高。

关 键 词：K/S值 活性染料 BP神经网络 LM-BP算法  预测模型  

分 类 号：TS193.13]