首页> 中文期刊> 《兵工自动化》 >改进型BP神经网络在织物悬垂性能中的预测应用

改进型BP神经网络在织物悬垂性能中的预测应用

         

摘要

基于改进型BP神经网络,建立反映织物结构参数与织物悬垂性能之间关系的三层网络模型,对织物的悬垂性能进行预测.其步骤包括通过优选样本、优选参数及网络学习前后的数据变换处理确定训练样本,以及神经网络的结构设计.实验结果表明,改进型BP神经网络能较准确预测织物的悬垂性能指标.

著录项

  • 来源
    《兵工自动化》 |2007年第6期|59-6065|共3页
  • 作者单位

    安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室,安徽芜湖241000;

    安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室,安徽芜湖241000;

    安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室,安徽芜湖241000;

    安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室,安徽芜湖241000;

    安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室,安徽芜湖241000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工神经网络与计算;
  • 关键词

    织物结构; 悬垂系数; BP算法; 神经网络;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号