纺织学报
紡織學報
방직학보
JOURNAL OF TEXTILE RESEARCH
2013年
1期
90-95
,共6页
黄成%王晓%任春明%王辉%刘燕%刘凯
黃成%王曉%任春明%王輝%劉燕%劉凱
황성%왕효%임춘명%왕휘%류연%류개
透气率%接枝率%数学模型%BP神经网络%最小二乘回归法
透氣率%接枝率%數學模型%BP神經網絡%最小二乘迴歸法
투기솔%접지솔%수학모형%BP신경망락%최소이승회귀법
通过紫外光引发接枝丙烯酸对亚麻织物进行改性处理.应用BP神经网络法和最小二乘回归法分别对不同光照接枝时间、光引发剂用量、单体浓度下的织物接枝率与透气率变化量之间关系进行建模.将接枝率作为输入、透气率变化量作为输出,通过讨论确定神经网络结构为1-10-1,S型函数作为激活函数；同时确定最优网络参数即迭代次数为100、训练目标为0.001.研究结果表明,BP网络模型与最小二乘模型相比,仿真输出与目标输出相关系数高,误差百分比小.BP神经网络模具有更好的仿真精度,为接枝率和透气率间关系的探索提供了一种准确有效的预测模型.
通過紫外光引髮接枝丙烯痠對亞痳織物進行改性處理.應用BP神經網絡法和最小二乘迴歸法分彆對不同光照接枝時間、光引髮劑用量、單體濃度下的織物接枝率與透氣率變化量之間關繫進行建模.將接枝率作為輸入、透氣率變化量作為輸齣,通過討論確定神經網絡結構為1-10-1,S型函數作為激活函數；同時確定最優網絡參數即迭代次數為100、訓練目標為0.001.研究結果錶明,BP網絡模型與最小二乘模型相比,倣真輸齣與目標輸齣相關繫數高,誤差百分比小.BP神經網絡模具有更好的倣真精度,為接枝率和透氣率間關繫的探索提供瞭一種準確有效的預測模型.
통과자외광인발접지병희산대아마직물진행개성처리.응용BP신경망락법화최소이승회귀법분별대불동광조접지시간、광인발제용량、단체농도하적직물접지솔여투기솔변화량지간관계진행건모.장접지솔작위수입、투기솔변화량작위수출,통과토론학정신경망락결구위1-10-1,S형함수작위격활함수；동시학정최우망락삼수즉질대차수위100、훈련목표위0.001.연구결과표명,BP망락모형여최소이승모형상비,방진수출여목표수출상관계수고,오차백분비소.BP신경망락모구유경호적방진정도,위접지솔화투기솔간관계적탐색제공료일충준학유효적예측모형.
