基于改进BP人工神经网络的纱线拉伸性能预测研究

李惠军; 袁春燕; 聂琼; 张莉

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基于改进BP人工神经网络的纱线拉伸性能预测研究

更新时间：2026-01-21

- 基于改进BP人工神经网络的纱线拉伸性能预测研究
- Journal of Xinjiang University (Natural Science Edition in Chinese and English) Vol. 28, Issue 2, Pages: 145-147(2011)
- 作者机构：
  
  新疆大学艺术设计学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TS101.922
- Published：2011
- 稿件说明：
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[1]李惠军,袁春燕,聂琼,等.基于改进BP人工神经网络的纱线拉伸性能预测研究[J].新疆大学学报(自然科学版),2011,28(02):145-147.

李惠军, 袁春燕, 聂琼, et al. 基于改进BP人工神经网络的纱线拉伸性能预测研究[J]. Journal of Xinjiang University (Natural Science Edition in Chinese and English), 2011, 28(2): 145-147.
[1]李惠军,袁春燕,聂琼,等.基于改进BP人工神经网络的纱线拉伸性能预测研究[J].新疆大学学报(自然科学版),2011,28(02):145-147. DOI：

李惠军, 袁春燕, 聂琼, et al. 基于改进BP人工神经网络的纱线拉伸性能预测研究[J]. Journal of Xinjiang University (Natural Science Edition in Chinese and English), 2011, 28(2): 145-147. DOI：

摘要

本文研究了纱线拉伸性能预测问题.用HVI测试原棉指标

用USTERTESTER5～S400测试成纱指标

采用改进BP算法建立断裂伸长预测的模型

进行纱线的拉伸性能预测

结果表明改进BP模型预测速度和精度较好.

Abstract

The Breaking Elongation of Cotton Yarns is an important yarn property.The model to predict the Breaking Elongation of Cotton Yarns is built based on improved BP neural network.HVI test results are used to train the neural nets.The experimental results show that the predicted models based on improved BP neural network are more precise and efficient.

关键词

Keywords

references

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