基于内置式物理模型的人工神经网络纱线质量预测模型

• 作者: 杨守仁 王侃枫
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: Sirolan-Yarnspec 人工神经网络 纱线预测
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 纺织科学与工程
• 页码范围: 737-743
• 页数: 7页
• 分类号: TS103.11
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-649X.2007.06.003

摘要

Sirolan-Yarnspec是由CSIRO在20世纪90年代研发并作为一个有效的纱线质量衡量工具在工业作用.最初的Sirolan-Yarnspec是一个理念模型,它基于纤维特性和纺纱工艺预测世界最好纱线质量.过去的几年来,工业界提出要求,希望能够建立工厂特殊预测模型.为此,本文使用人工神经网络建立纺纱预测模型.为了克服人工神经网络预测的不准确性,使用了一种新的方法,即在人工神经网络模型中嵌入Yarnspec理论中的物理知识.预测结果表明,经过物理知识优化后的人工神经网络的预测精度有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王侃枫	东华大学纺织学院	5	21	3.0	4.0