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基于BP神经网络的股线力学性能数值预报 被引量:2

Numerical Prediction of Mechanical Properties of Plied Yarn Using BP Neural Network
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摘要 基于股线的参数,建立了S形函数连接的BP神经网络模型。采用Levenberg-Marquardt优化算法,用MATLAB6.1进行仿真,对股线的拉伸力学性能进行了预报。预报结果与实验结果吻合良好。 Based on the parameters of plied yarn, a modeling of Neural Network is determined. Using Levenberg-Marquardt method, the tensile properties of plied yarn is predicted with Matlab 6.1 software. The predicted results are compared with those of experiments, and it is showed that they are in good agreement with each other.
作者 张美忠 吴磊
出处 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期97-100,共4页 Journal of Donghua University(Natural Science)
关键词 股线 力学性能 BP神经网络 LEVENBERG-MARQUARDT算法 plied yarn, mechanical properties, BP Neural Network, Levenberg-Marquardt method
  • 相关文献

参考文献7

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共引文献8

同被引文献32

引证文献2

二级引证文献7

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