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基于BP神经网络的水刺非织造布刚柔性能的研究 被引量:1

On spunlaced nonwovens flexible study by BP neural network
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摘要 以BP神经网络为工具,研究影响水刺非织造布的刚柔性因素,并针对影响刚柔性的主要因素———材料配比和铺网方式进行分析.首先处理实验数据并通过灰色系统预测将数据补充完整,然后通过神经网络模型进行训练和预测,最后用计算机模拟的方法选出最优的工艺参数.研究证明,该方法具有较高的实际价值和广阔的应用前景. Using BP neural network to study the factors influencing the flexibility of spunlace non-woven fabrics, through analysing the main factors affecting the flexiblematerial ratio and the mode of net laying. First of all, we should process the experimental data and complete it through the gray system prediction, then, train and forecast are made through neural network mode; at last, the optimum technological parameter is chosen by computer simulation method. The results show that the method has higher practical value and wider application prospect.
作者 陈颖 陈汝栋
出处 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2012年第1期28-32,共5页 Journal of Tiangong University
基金 国家973项目(2006CB504504) 2011年天津职业技术师范大学校级科研项目(津职技师(自)科成签字[2011]第28号)
关键词 BP神经网络 水刺非织造布 刚柔性 计算机模拟 预测 最优工艺参数 BP neural network spunlace non-woven fabrics flexibility computer simulation prediction optimum technological parameter
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参考文献7

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