【摘 要】
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采用输入对输出影响程度的数据优选方法确定神经网络模型输入参数,为了证明输入参数优选结果的有效性和可靠性,针对锭子转速构建两个神经网络反演模型加以验证.研究结果表明:精梳毛纺锭子转速神经网络反演模型的反演值和实际值比较接近,运用神经网络原理构建模型实现锭子转速的反演具备可行性,可以为毛纺企业实际生产中调节锭子转速提供科学依据.
【机 构】
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苏州大学纺织与服装工程学院,江苏苏州215021
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采用输入对输出影响程度的数据优选方法确定神经网络模型输入参数,为了证明输入参数优选结果的有效性和可靠性,针对锭子转速构建两个神经网络反演模型加以验证.研究结果表明:精梳毛纺锭子转速神经网络反演模型的反演值和实际值比较接近,运用神经网络原理构建模型实现锭子转速的反演具备可行性,可以为毛纺企业实际生产中调节锭子转速提供科学依据.
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