基于神经网络的精纺毛纱性能预测模型比较

为比较BP与RBF神经网络对精纺毛纱性能的预测能力,采集前纺与后纺的工艺参数作为输入节点,表征精纺毛纱性能的条干不匀率与断裂强力分别作为输出节点,采用软件计算工具中的反向传播(BP)神经网络、径向基(RBF)神经网络分别建立细纱条干不匀率与断裂强力的预测模型,从统计学角度反映2种模型的预测性能。实验结果表明,在输入样本数较大、输入维数较高、精度要求相同的情况下,RBF神经网络模型的训练速度明显快于BP神经网络模型,但BP神经网络模型的预测性能略优于RBF函数神经网络模型,特别是遇到异常样本时,BP神经网络模型表现出更强的容错能力。

基于两种BP神经网络的精纺毛纱性能预测模型的比较

在较大输入层样本数、较多输入层节点数的条件下,尝试使用单隐层BP神经网络模型与双隐层BP神经网络模型分别对精纺毛纱的条干不匀率与断裂强力进行预测,分析比较单、双隐层模型的预测性能。结果表明:隐含层节点数为9的双隐层BP神经网络模型预测性能最佳,相关系数值为0.920 5;对精纺纱的断裂强力进行预测时,隐含层节点数为8的双隐层BP神经网络模型预测性能最好,相关系数值为0.917 1。因此,在输入层样本数较大、输入层节点数较多的条件下,双隐层BP神经网络模型更适合对精纺毛纱的性能进行预测。

可机洗全毛粗纺人字呢面料的开发

采用防缩羊毛和面料防缩处理工艺开发了可机洗羊毛粗纺面料,介绍了原料的选择、防缩羊毛的染色和面料防缩处理的工艺,防缩处理过程严格控制面料的pH值在7左右,在达到防缩要求的情况下应减少助剂用量,由此制得的全毛粗纺人字呢的机可洗性能达到了国际羊毛可机洗梭织产品的标准。