【摘 要】
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为了明晰色纺纱过程中质量特征值波动的机理,研究色纺纱质量特征值波动的原因以及影响色纺纱质量的因素.利用田氏质量损失函数,构建多控制点的色纺纱质量波动预测框架.借助深
【机 构】
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西安工程大学科技处,陕西西安,710048
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为了明晰色纺纱过程中质量特征值波动的机理,研究色纺纱质量特征值波动的原因以及影响色纺纱质量的因素.利用田氏质量损失函数,构建多控制点的色纺纱质量波动预测框架.借助深度学习假设的优点,研究影响色纺纱质量的因素识别方法,实现影响因素的交互分析和分类.结合关联分析以及Softmax回归算法,实现色纺纱生产过程多因素的交互分析.仿真结果表明,此方法能够精准得出影响因素与色纺纱质量特征值之间的关联度,能够有效确定其中的关键因素,有利于实现对影响色纺纱质量异常波动因素的预测.
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