纺织学报
紡織學報
방직학보
JOURNAL OF TEXTILE RESEARCH
2010年
8期
82-85
,共4页
K/S值%活性染料%BP神经网络%LM-BP算法%预测模型
K/S值%活性染料%BP神經網絡%LM-BP算法%預測模型
K/S치%활성염료%BP신경망락%LM-BP산법%예측모형
针对标准BP算法收敛速度慢,易出现局部极小值等缺陷,采用Levenberg-Marquardt(LM-BP)算法,提出了一种经改进的BP神经网络预测模型.运用该预测模型,建立了活性染料染色各工艺参数与织物表面K/S值之间的对应关系,同时将其与传统BP算法预测模型在网络收敛时间、预测准确度等方面进行比较.结果表明:传统BP算法经1500步训练后达到的收敛精度,在LM-BP算法预测模型中只需大约7步训练;染色K/S值预测值和试验值之间的相关系数R也相应由0.995提高到0.999.对比认为,LM-BP算法预测模型在对活性染料染色K/S值的预测中更为优越,时间短,准确率高.
針對標準BP算法收斂速度慢,易齣現跼部極小值等缺陷,採用Levenberg-Marquardt(LM-BP)算法,提齣瞭一種經改進的BP神經網絡預測模型.運用該預測模型,建立瞭活性染料染色各工藝參數與織物錶麵K/S值之間的對應關繫,同時將其與傳統BP算法預測模型在網絡收斂時間、預測準確度等方麵進行比較.結果錶明:傳統BP算法經1500步訓練後達到的收斂精度,在LM-BP算法預測模型中隻需大約7步訓練;染色K/S值預測值和試驗值之間的相關繫數R也相應由0.995提高到0.999.對比認為,LM-BP算法預測模型在對活性染料染色K/S值的預測中更為優越,時間短,準確率高.
침대표준BP산법수렴속도만,역출현국부겁소치등결함,채용Levenberg-Marquardt(LM-BP)산법,제출료일충경개진적BP신경망락예측모형.운용해예측모형,건립료활성염료염색각공예삼수여직물표면K/S치지간적대응관계,동시장기여전통BP산법예측모형재망락수렴시간、예측준학도등방면진행비교.결과표명:전통BP산법경1500보훈련후체도적수렴정도,재LM-BP산법예측모형중지수대약7보훈련;염색K/S치예측치화시험치지간적상관계수R야상응유0.995제고도0.999.대비인위,LM-BP산법예측모형재대활성염료염색K/S치적예측중경위우월,시간단,준학솔고.
