【摘要】：配棉成本和紡紗質(zhì)量直接決定棉紡企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。棉紡過程是一個(gè)多工序、長(zhǎng)周期的過程,影響成紗質(zhì)量的因素很多,但起主要作用的還是棉纖維的各項(xiàng)性能指標(biāo)和加工系統(tǒng)的固有特性及工藝設(shè)計(jì)這幾個(gè)因素。而如何決定和選擇合理工藝取決于原棉的特點(diǎn)和性能,原棉品質(zhì)是成紗質(zhì)量的關(guān)鍵。鑒于工藝參數(shù)對(duì)成紗質(zhì)量的影響是人為可控的,所以將主要研究重心放在原棉品質(zhì)這一點(diǎn),即在假設(shè)工藝參數(shù)合理的情況下,研究原棉品質(zhì)參數(shù)對(duì)成紗質(zhì)量的影響。分別概述了棉纖維成熟度、長(zhǎng)度、細(xì)度、回潮率、強(qiáng)度、雜質(zhì)、反射率、黃色深度,并指出這些纖維指標(biāo)對(duì)哪些棉紗線質(zhì)量指標(biāo)影響較大。對(duì)棉紗線強(qiáng)力、條干、棉結(jié)做了概述,以及影響這些指標(biāo)的主要棉纖維質(zhì)量指標(biāo)有哪些。選定黃度、反射率、長(zhǎng)度、回潮率、含雜率、總棉結(jié)、短絨率、細(xì)度、馬克隆值、強(qiáng)度十個(gè)棉纖維指標(biāo)作為輸入因素;紗線強(qiáng)力、條干CV%、條干CVb%、細(xì)節(jié)、粗節(jié)、棉結(jié)六個(gè)棉紗質(zhì)量指標(biāo)作為輸出。運(yùn)用回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主成分與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合方法進(jìn)行建模,對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,得出對(duì)不同細(xì)度棉紗預(yù)測(cè)時(shí),哪種算法具有更好的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性;以及比較不同細(xì)度棉紗預(yù)測(cè)結(jié)果的差異。
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TS101.921
【圖文】：

圖 3-1 人工神經(jīng)元模型經(jīng)元的類型分為輸入神經(jīng)元、輸出神經(jīng)元和隱含層部的信號(hào)與數(shù)據(jù)；輸出神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)處理結(jié)果的出神經(jīng)元之間，不能由系統(tǒng)外部觀察的單元。神經(jīng)連接強(qiáng)度，信息的表示和處理體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)處理神經(jīng)一個(gè)輸入連接都有突觸連接強(qiáng)度，用一個(gè)連接權(quán)值強(qiáng)度放大，每個(gè)輸出量(Xj)都對(duì)應(yīng)有一個(gè)相關(guān)聯(lián)的的輸入量化，然后相加求得其加權(quán)值之和，計(jì)算出唯權(quán)重和的函數(shù)，一般稱此函數(shù)為傳遞函數(shù)[57]。這個(gè)過(Σ)jYfwbij 神經(jīng)元采用的傳遞函數(shù)。傳遞函數(shù) f 可為線性或非線dlim（硬極限傳遞函數(shù)）、purelin（線性傳遞函數(shù)）sig(正切型傳遞函數(shù))。多個(gè)簡(jiǎn)單神經(jīng)元按一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組織來構(gòu)成的。

河北科技大學(xué)碩士學(xué)位論文是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用之一。BP 網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入輸出模式映射關(guān)系，種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程[60]。網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖 3-2 所示，包括輸入層，隱含層和輸出層。的形式，但同一層的神經(jīng)元之間沒有連接關(guān)系[61]。根據(jù)實(shí)際間的誤差，從輸出層反向進(jìn)行修正，依次調(diào)節(jié)中間層和輸出值、輸入層和中間層之間的連接權(quán)值和閾值，是誤差逐漸減回到了輸入層。隨著這種誤差反向修正的不斷反復(fù)，網(wǎng)絡(luò)對(duì)持續(xù)得到提升[62-64]。本文采用單隱層的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模。

紗線強(qiáng)力（Y1）作為輸出。表 4-1 為三個(gè)品種三種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，圖4-1 展示了三個(gè)品種三種模型預(yù)測(cè)結(jié)果比較圖，可以更為直觀的觀察三種模型的擬合程度。表 4-1 棉紗線強(qiáng)力預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比特?cái)?shù) 樣本 1 2 3 4 5 6 7 814.5tex預(yù)測(cè)方法 實(shí)測(cè)值 213 220 230 222 217 210 224 217回歸分析 預(yù)測(cè)值 230 222 224 219 222 220 230 224相對(duì)誤差% 8 0.9 2.6 1.4 2.3 4.8 2.7 3.2平均相對(duì)誤差% 3.25BP 模型 預(yù)測(cè)值 222 219 224 220 214 229 232 223相對(duì)誤差% 4.2 0.5 2.6 0.9 1.3 9 3.6 2.8平均相對(duì)誤差% 3.11主成分-BP 預(yù)測(cè)值 219 217 235 225 221 218 228 214相對(duì)誤差% 2.82 1.36 2.17 1.35 2.76 3.81 1.79 1.38平均相對(duì)誤差% 2.1818.2tex預(yù)測(cè)方法 實(shí)測(cè)值 274 286 283 286 275 271 266 254回歸分析 預(yù)測(cè)值 281 295 286 278 234 252 265 273相對(duì)誤差% 2.6 3.1 1.1 2.8 14.9 7 0.4 7.5平均相對(duì)誤差% 4.95BP 模型 預(yù)測(cè)值 275 279 286 285 274 273 265 266相對(duì)誤差% 0.4 2.4 1.1 0.3 0.3 0.7 0.4 4.7平均相對(duì)誤差% 1.29

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 茍捷;劉建立;高衛(wèi)東;;應(yīng)用主成分分析的原棉可紡性指數(shù)構(gòu)建[J];紡織學(xué)報(bào);2015年08期

2 駱詩(shī)華;楊彩云;;棉紗質(zhì)量與棉纖維指標(biāo)的灰關(guān)聯(lián)分析[J];國(guó)際紡織導(dǎo)報(bào);2015年01期

3 黃炳海;;棉纖維上半部平均長(zhǎng)度檢驗(yàn)技術(shù)難點(diǎn)及方法探討[J];中國(guó)纖檢;2015年01期

4 張賢淼;王榮武;吳雄英;;棉纖維成熟度檢測(cè)方法的研究現(xiàn)狀與展望[J];紡織學(xué)報(bào);2012年02期

5 趙玉新;;多元線性回歸分析中自變量的篩選[J];中國(guó)城市經(jīng)濟(jì);2011年27期

6 萬少安;張霖;李孝華;;棉花回潮率與棉花質(zhì)量關(guān)系建模的研究[J];中國(guó)棉花;2011年08期

7 李惠軍;朱磊;;基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紗線毛羽預(yù)測(cè)研究[J];棉紡織技術(shù);2011年01期

8 劉曉艷;于偉東;;棉纖維細(xì)度、成熟度和馬克隆值檢測(cè)[J];中國(guó)纖檢;2006年07期

9 于偉東;楊建國(guó);;紡織工業(yè)中的虛擬加工技術(shù)與模式[J];紡織導(dǎo)報(bào);2005年07期

10 郝海濤,董彬,謝春萍;運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與回歸分析預(yù)測(cè)紗線質(zhì)量[J];四川紡織科技;2003年06期

本文編號(hào)：2762347