Selecting the optimal neural network architecture for predicting cotton yarn hairiness

A. Babay; M. Cheikhrouhou; B. Vermeulen; B. Rabenasolo; J. M. Castelain

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Selecting the optimal neural network architecture for predicting cotton yarn hairiness

机译：选择最佳的神经网络架构来预测棉纱的毛羽

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Models for predicting ring yarn hairiness are built using backpropagation neural network algorithm and linear regression analysis. An original approach dealing with overfitting and allowing the selection of the optimal neural network architecture is used. It is based on the estimation of the leverages, i.e. the influence of the training examples, on the parameters of the model and also on the calculation of the confidence intervals of the model predictions. The generalization error of the selected neural model is estimated. It reveals a very good performance in prediction, better than that of the linear model. The selected neural model is expected to be used as a 'predictor model' in a large scale industrial application.

机译：使用反向传播神经网络算法和线性回归分析建立了预测环锭毛羽的模型。使用处理过度拟合并允许选择最佳神经网络体系结构的原始方法。它基于对杠杆的估计（即训练示例的影响），模型的参数以及模型预测的置信区间的计算。估计所选神经模型的泛化误差。它显示出比线性模型更好的预测性能。预期所选择的神经模型将在大规模工业应用中用作“预测器模型”。

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来源
《The Journal of the Textile Institute. 1, Fibre Science and Textile Technology》 |2005年第3期|p.185-192|共8页
作者
A. Babay; M. Cheikhrouhou; B. Vermeulen; B. Rabenasolo; J. M. Castelain;
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作者单位

ISET de Ksar Hellal, Avenue Hadj Ali Soua 5070 Ksar Hellal Tunisia;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类纺织工业、染整工业;
关键词
predicting; hairiness; cotton; HVI fibre properties; artificial neural networks; virtual leave one out;

机译：预测;毛羽;棉;HVI纤维特性;人工神经网络;虚拟遗漏;

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