基于人工神经网络的纺粘非织造布孔径 及其分布预测

• 作者: 杨彬 祝成炎 金关秀
• 来源期刊: 纺织导报
• 关键词: 人工神经网络 纺粘非织造布 孔径及其分布 数字图像处理
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 非织造技术
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|TS174.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3025.2018.06.020

摘要

为有效预测纺粘非织造布的孔径及其分布,通过改变计量泵频率和网帘频率制备了30种聚丙烯纺粘非织造布,运用数字图像处理技术测取样品的孔径.以计量泵频率和网帘频率为输入,并通过改变隐含层神经元个数建立了7个BP神经网络模型,对孔径和孔径变异系数进行预测.结果表明,7个模型预测的平均绝对百分比误差均小于5％,其中神经元个数为5的模型的预测精度最高.验证实验的结果进一步印证了BP神经网络模型具有很高的预测准确度.此外BP神经网络模型预测的效果优于多元线性回归模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝成炎	浙江理工大学材料与纺织学院	146	879	14.0	22.0
2	金关秀	浙江工业职业技术学院鉴湖学院	19	23	3.0	3.0
3	杨彬	浙江工业职业技术学院鉴湖学院	19	26	3.0	4.0