兵工自动化
兵工自動化
병공자동화
ORDNANCE INDUSTRY AUTOMATION
2007年
6期
59-60,65
,共3页
魏安静%王军%李泽应%田丽%侯大寅
魏安靜%王軍%李澤應%田麗%侯大寅
위안정%왕군%리택응%전려%후대인
织物结构%悬垂系数%BP算法%神经网络
織物結構%懸垂繫數%BP算法%神經網絡
직물결구%현수계수%BP산법%신경망락
基于改进型BP神经网络,建立反映织物结构参数与织物悬垂性能之间关系的三层网络模型,对织物的悬垂性能进行预测.其步骤包括通过优选样本、优选参数及网络学习前后的数据变换处理确定训练样本,以及神经网络的结构设计.实验结果表明,改进型BP神经网络能较准确预测织物的悬垂性能指标.
基于改進型BP神經網絡,建立反映織物結構參數與織物懸垂性能之間關繫的三層網絡模型,對織物的懸垂性能進行預測.其步驟包括通過優選樣本、優選參數及網絡學習前後的數據變換處理確定訓練樣本,以及神經網絡的結構設計.實驗結果錶明,改進型BP神經網絡能較準確預測織物的懸垂性能指標.
기우개진형BP신경망락,건립반영직물결구삼수여직물현수성능지간관계적삼층망락모형,대직물적현수성능진행예측.기보취포괄통과우선양본、우선삼수급망락학습전후적수거변환처리학정훈련양본,이급신경망락적결구설계.실험결과표명,개진형BP신경망락능교준학예측직물적현수성능지표.
