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利用人工神经网络方法，经过网络训练，建立了由织物种类、面密度、厚度、透气性和回潮率5个结构参数作为输入层神经元，织物热阻和湿阻作为输出层神经元的BP神经网络预测模型．预测实验表明，热阻和湿阻的平均估计误差分别为0．38和0．18，为研究织物的热阻和湿阻性能提供了一种方便、有效的预测方法．
BP人工神经网络在估计织物热湿阻方面的应用
【摘 要】
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利用人工神经网络方法，经过网络训练，建立了由织物种类、面密度、厚度、透气性和回潮率5个结构参数作为输入层神经元，织物热阻和湿阻作为输出层神经元的BP神经网络预测模型．预测
【机 构】
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中原工学院
【出 处】
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中原工学院学报
【发表日期】
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2006年4期
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