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基于BP神经网络的机采原棉品质指标预测模型

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为了对脱籽后的机采原棉品质指标进行预测并实现优化控制,设计了用于机采原棉品质指标预测的BP神经网络模型.以南疆地区机采棉为研究对象,以影响原棉品质的主控因素籽棉回潮率和轧花速度为BP神经网络模型的基本特征量,建立了机采原棉品质指标的BP神经网络预测模型.结果表明:该BP神经网络模型能较好表达机采原棉各品质指标与主控因素之间的非线性关系,预测结果与实测值之间误差小,测试样本的网络输出值与网络目标值的相关系数均接近1,模型预测效果较佳.认为:该BP神经网络模型可作为机采原棉品质预测与调控的新方法,也可应用于机采籽棉轧花在线原棉品质监控.

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来源
《“白鲨·金猫杯”2016棉纺创新技术（新疆）研讨会》|2016年|30-34|共5页
会议地点乌鲁木齐
作者
李勇; 陈晓川; 汪军; 张洪洲; 王伟;
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作者单位

全国棉纺织科技信息中心;

新疆纺织行业协会;

中国纺织科技信息网;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类棉花初加工;
关键词
机采棉; 品质指标; 优化控制; BP神经网络;

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