轉(zhuǎn)杯紡成紗質(zhì)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型.pdf

1、轉(zhuǎn)杯紡紗屬自由端紡紗方法，是目前各種新型紡紗技術(shù)中已經(jīng)工業(yè)化推廣的一種紡紗新技術(shù)。在轉(zhuǎn)杯紡紗過程中，纖維性能、紡紗元件、工藝參數(shù)等都對成紗質(zhì)量有重要影響，且與成紗質(zhì)量存在非線性關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測成紗質(zhì)量，但是在用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測成紗質(zhì)量時，如果將各種影響因素都包含進輸入?yún)?shù)中，會造成輸入?yún)?shù)過多。實踐證明并非所有這些因素對成紗質(zhì)量都有顯著影響。同時，在生產(chǎn)實際中，樣本數(shù)往往有限，即存在參數(shù)多而樣本少的問題。因此，對輸入?yún)?shù)進行優(yōu)選，用較

2、少的樣本建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測成紗質(zhì)量成為現(xiàn)實的研究需求。
　　 目前存在多種輸入?yún)?shù)優(yōu)選方法。根據(jù)經(jīng)驗選擇輸入?yún)?shù)，受主觀因素影響較大，無法體現(xiàn)出各輸入?yún)?shù)對于輸出參數(shù)影響的重要性程度；傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計方法選擇輸入?yún)?shù)，由于不同的數(shù)學(xué)方法側(cè)重不同，使得優(yōu)選結(jié)果難免失于偏頗。
　　 本課題采用了六種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)優(yōu)選方法。(1)主成分分析優(yōu)選法，用計算相似系數(shù)的方法來分析輸入對輸出影響大小的變化；(2)基于輸入對輸出影響

3、的優(yōu)選方法，考察輸入對輸出的影響程度；(3)基于專家知識的優(yōu)選方法，考察輸入輸出相關(guān)關(guān)系與專家知識的吻合程度；(4)模糊聚類，通過數(shù)據(jù)集的模糊劃分和聚類來評判輸入?yún)?shù)變化對輸出參數(shù)的影響；(5)模糊推理，基于人對大小的主觀認(rèn)識，用模糊評語界定輸入?yún)?shù)大小變化對輸出參數(shù)大小變化的影響程度；(6)灰色關(guān)聯(lián)分析法，根據(jù)諸因素行為觀測序列的幾何接近程度，分析和確定它們之間的影響程度或?qū)δ繕?biāo)要素的貢獻程度。
　　 本文從紡紗原料、紡紗元件

4、和紡紗工藝三方面確定對成紗質(zhì)量影響較大的17個輸入?yún)?shù)，通過轉(zhuǎn)杯紡紗試驗和成紗質(zhì)量測試，獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出參數(shù)數(shù)據(jù)；然后應(yīng)用六種優(yōu)選方法處理數(shù)據(jù)，得到六種排序結(jié)果，然后用模糊推理法將六種排序結(jié)果融合，從而得到一個比較公正的對輸出參數(shù)影響程度由大到小的輸入?yún)?shù)排序。
　　 確定輸入?yún)?shù)排序后，對8種紗線指標(biāo)分別建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，先用模型驗證了優(yōu)選結(jié)果的有效性，然后用排序在前1-7位的參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)預(yù)測了轉(zhuǎn)杯紡成紗質(zhì)量