改进型BP神经网络在织物悬垂性能中的预测应用

• 作者: 侯大寅 李泽应 王军 田丽 魏安静
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 织物结构 悬垂系数 BP算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 自动测量与控制
• 页码范围: 59-60,65
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1464字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2007.06.026

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田丽	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	105	450	10.0	14.0
2	王军	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	28	61	4.0	5.0
3	魏安静	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	16	61	5.0	7.0
4	侯大寅	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	43	171	7.0	10.0
5	李泽应	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	10	45	4.0	6.0