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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.