Predicting the intermingled yarn number of nips and nips stability with neural network models

Ozkan Ilkan; Kuvvetli Yusuf; Baykal Pinar Duru; Sahin Cenk

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Predicting the intermingled yarn number of nips and nips stability with neural network models

机译：用神经网络模型预测夹区的混纺纱数和夹区稳定性

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This study aims at predicting the effects of selected process parameters on nips stability and number of nips by using different artificial intelligence methods. Partially oriented polyester yarn with 283 dtex linear density and different numbers of filaments are intermingled with different speed and pressure levels. The feed forward neural network with multi-hidden layers (ML-FFNN) and general regression neural networks (GRNN) have been selected as artificial intelligence methods. The number of filaments, intermingling speed and pressure values are used as input variables on the artificial neural networks. The effects of number of hidden layers on the ML-FFNN and number of nodes in the hidden layer are investigated. Based on comparative results, the ML-FFNN is found to give better performance (at most 6%) than by GRNN in terms of prediction accuracy on train and test data sets. It can be concluded from this study that the neural networks has great ability to predict intermingling process parameters.

机译：本研究旨在通过使用不同的人工智能方法来预测所选工艺参数对压区稳定性和压区数量的影响。线密度为283 dtex和不同数量的长丝的部分定向聚酯纱线以不同的速度和压力水平混合在一起。选择了具有多隐藏层的前馈神经网络（ML-FFNN）和通用回归神经网络（GRNN）作为人工智能方法。细丝数量，混合速度和压力值用作人工神经网络上的输入变量。研究了隐藏层数对ML-FFNN的影响以及隐藏层中节点数的影响。根据比较结果，就火车和测试数据集的预测准确性而言，发现ML-FFNN比GRNN具有更好的性能（最多6％）。从这项研究可以得出结论，神经网络具有预测混合过程参数的强大能力。

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来源
《Indian Journal of Fibre & Textile Research》 |2015年第3期|267-272|共6页
作者
Ozkan Ilkan; Kuvvetli Yusuf; Baykal Pinar Duru; Sahin Cenk;
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作者单位

Cukurova Univ, Dept Text Engn, Fac Engn & Architecture, TR-01330 Saricam Adana, Turkey;

Cukurova Univ, Dept Ind Engn, Fac Engn & Architecture, TR-01330 Saricam Adana, Turkey;

Cukurova Univ, Dept Text Engn, Fac Engn & Architecture, TR-01330 Saricam Adana, Turkey;

Cukurova Univ, Dept Ind Engn, Fac Engn & Architecture, TR-01330 Saricam Adana, Turkey;

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收录信息美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Feed forward neural network; General regression neural network; Multi hidden layer; Intermingling; Nips stability; Number of nips;

机译：前馈神经网络;通用回归神经网络;多层隐藏;混合;吸嘴稳定性;压区数量;

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