文献类型：期刊文章

作　　者：李翔[1] 彭志勤[1] 金凤英[1] 顾宗栋[2] 薛元[3] 胡国樑[1]

机构地区：[1]浙江理工大学材料与纺织学院,浙江杭州310018 [2]浙江凌龙纺织有限公司,浙江嘉善314104 [3]嘉兴学院服装与艺术设计学院,浙江嘉兴314001

出　　处：《纺织学报》

基　　金：浙江省重大科技专项资助项目(2008C01069-3)

年　　份：2011

卷　　号：32

期　　号：3

起止页码：51-56

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：为比较BP与RBF神经网络对精纺毛纱性能的预测能力,采集前纺与后纺的工艺参数作为输入节点,表征精纺毛纱性能的条干不匀率与断裂强力分别作为输出节点,采用软件计算工具中的反向传播(BP)神经网络、径向基(RBF)神经网络分别建立细纱条干不匀率与断裂强力的预测模型,从统计学角度反映2种模型的预测性能。实验结果表明,在输入样本数较大、输入维数较高、精度要求相同的情况下,RBF神经网络模型的训练速度明显快于BP神经网络模型,但BP神经网络模型的预测性能略优于RBF函数神经网络模型,特别是遇到异常样本时,BP神经网络模型表现出更强的容错能力。

关 键 词：精纺毛纱 性能  预测  模型  BP神经网络 RBF神经网络

分 类 号：TS131.9]