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在分析纺纱原理的基础上，采用人工神经网络建立7个不同的模型，预测精梳毛纺的纱线质量和纺纱性能，分别是纱线不匀、粗细节、断裂强力、强力不匀、断裂伸长和断头率。其中断头率由于其复杂的成因，采用了组合神经网络建模。采用工厂实际生产数据进行验证，前6个指标的预测值与实测值之间的相关系数的平方均超过0．9，断头的预测效果相比而言比较差，但相关系数的平方也超过了0．8，表明人工神经网络技术在精梳毛纺纱线预测方面有很大的应用前景。 相似文献
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基于内置式物理模型的人工神经网络纱线质量预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
-Sirolan—Yarnspec是由CSIRO在20世纪90年代研发并作为一个有效的纱线质量衡量工具在工业作用．最初的Sirolan—Yarnspec是一个理念模型，它基于纤维特性和纺纱工艺预测世界最好纱线质量．过去的几年来，工业界提出要求，希望能够建立工厂特殊预测模型．为此，本文使用人工神经网络建立纺纱预测模型。为了克服人工神经网络预测的不准确性，使用了一种新的方法，即在人工神经网络模型中嵌入Yarnspec理论中的物理知识．预测结果表明，经过物理知识优化后的人工神经网络的预测精度有明显的提高． 相似文献
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