应用混合种群遗传神经网络的精梳毛纺工艺参数反演模型

• 作者: 徐兰 杨建国 熊经纬 项前
• 来源期刊: 纺织学报
• 学科: 工学
• 关键词: 精梳毛纺工艺 遗传算法 混合种群遗传人工神经网络 工艺参数反演
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 管理与信息化
• 页码范围: 149-154
• 页数: 6页
• 分类号: TS101.1
• 字数: 5024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13475/j.fzxb.20150400706

摘要

针对传统精梳毛纺工艺参数反演模型收敛性和稳定性不理想、反演精度低等问题，以及标准遗传算法（ SGA）应用于复杂优化问题时存在早熟收敛等缺点，以BP神经网络为基础，提出一种混合种群遗传人工神经网络（ MPG?ANN）反演模型，首先以混合种群遗传算法优化BP神经网络的权值与阈值建立预测模型，在此基础上根据毛纱CV值建立混合种群遗传算法反演模型，用来反演精梳毛纺生产过程工艺参数。以纺纱车间大量现场工艺检测数据为对象进行反演验证，结果表明：MPG?ANN 模型反演精度达97％，相比于标准遗传算法人工神经网络（ SGA?ANN）模型提高4％，同时反演结果波动幅度相比于SGA?ANN模型降低了6?28％。该方法可为精梳毛纺生产过程质量控制提供有效的理论指导，对纺织企业新产品工艺开发设计的快速决策具有很好的借鉴作用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨建国	东华大学机械工程学院	263	2002	20.0	30.0
2	熊经纬	东华大学机械工程学院	5	28	4.0	5.0
3	徐兰	东华大学机械工程学院	6	41	4.0	6.0
4	项前	东华大学机械工程学院	44	328	12.0	15.0