浙江理工大学学报
浙江理工大學學報
절강리공대학학보
JOURNAL OF ZHEJIANG SCI-TECH UNIVERSITY
2011年
3期
347-350
,共4页
李翔%顾宗栋%薛元%胡国樑
李翔%顧宗棟%薛元%鬍國樑
리상%고종동%설원%호국량
BP神经网络%精纺毛纱%单隐层%双隐层
BP神經網絡%精紡毛紗%單隱層%雙隱層
BP신경망락%정방모사%단은층%쌍은층
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.
在較大輸入層樣本數、較多輸入層節點數的條件下,嘗試使用單隱層BP神經網絡模型與雙隱層BP神經網絡模型分彆對精紡毛紗的條榦不勻率與斷裂彊力進行預測,分析比較單、雙隱層模型的預測性能.結果錶明:隱含層節點數為9的雙隱層BP神經網絡模型預測性能最佳,相關繫數值為0.920 5;對精紡紗的斷裂彊力進行預測時,隱含層節點數為8的雙隱層BP神經網絡模型預測性能最好,相關繫數值為0.917 1.因此,在輸入層樣本數較大、輸入層節點數較多的條件下,雙隱層BP神經網絡模型更適閤對精紡毛紗的性能進行預測.
재교대수입층양본수、교다수입층절점수적조건하,상시사용단은층BP신경망락모형여쌍은층BP신경망락모형분별대정방모사적조간불균솔여단렬강력진행예측,분석비교단、쌍은층모형적예측성능.결과표명:은함층절점수위9적쌍은층BP신경망락모형예측성능최가,상관계수치위0.920 5;대정방사적단렬강력진행예측시,은함층절점수위8적쌍은층BP신경망락모형예측성능최호,상관계수치위0.917 1.인차,재수입층양본수교대、수입층절점수교다적조건하,쌍은층BP신경망락모형경괄합대정방모사적성능진행예측.
