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用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精紡毛織物后整理質(zhì)量

來源：印染在線　發(fā)布時(shí)間：2010年03月04日

肖遠(yuǎn)發(fā)，于偉東

精紡毛織物加工中，后整理對(duì)織物外觀質(zhì)量和風(fēng)格特征起決定性作用，其加工工藝和參數(shù)的選擇非常重要。目前，工藝參數(shù)的選擇一般憑經(jīng)驗(yàn)，客觀性和準(zhǔn)確性差，而工藝流程與參數(shù)的確定是優(yōu)選和系統(tǒng)問題，存在多重因素。除了羊毛原料、紗線品質(zhì)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)規(guī)格外，后整理工藝是提高和改善實(shí)物產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵。合理的后整理工藝，能使羊毛的優(yōu)良性能得以發(fā)揮。BP(Back-Propagation)網(wǎng)絡(luò)是由非線性傳遞函數(shù)神經(jīng)元構(gòu)成的，是采用誤差反傳作為其學(xué)習(xí)算法的靜態(tài)前饋網(wǎng)絡(luò)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理的功能和良好的非線性映射逼近性能，近來在預(yù)測(cè)技術(shù)中得到重視與應(yīng)用。本文嘗試應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，根據(jù)已知原料、紗線的品質(zhì)和后整理工藝參數(shù)預(yù)測(cè)織物的質(zhì)量，根據(jù)織物質(zhì)量反演工藝參數(shù)和原料參數(shù)，對(duì)加工工藝參數(shù)和原料參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，為生產(chǎn)加工提供指導(dǎo)。

1 精紡后整理質(zhì)量預(yù)報(bào)與反演模型的確定1．1 預(yù)報(bào)與反演模型的輸入輸出參數(shù)1．1．1 預(yù)報(bào)模型的輸入輸出參數(shù)預(yù)報(bào)模型的基礎(chǔ)是輸入?yún)?shù)的篩選和轉(zhuǎn)換函數(shù)(輸出函數(shù))的確定。本模型運(yùn)用企業(yè)中實(shí)用并能較全面反映出織物質(zhì)量的8個(gè)指標(biāo)：經(jīng)向縮水率、緯向縮水率、折皺彈性角、經(jīng)脫縫、緯脫縫、落水變形、經(jīng)向汽蒸收縮率和緯向汽蒸收縮率作為輸出參數(shù)，即預(yù)測(cè)參數(shù)。而輸入?yún)?shù)包括原料、紗線品質(zhì)和后整理工藝參數(shù)等近40個(gè)參數(shù)，按其對(duì)上述8個(gè)輸出參數(shù)的重要性篩選所得。將纖維長(zhǎng)度及長(zhǎng)度離散、纖維細(xì)度及細(xì)度離散、經(jīng)紗線密度、緯紗線密度、經(jīng)紗捻度、緯紗捻度、經(jīng)密、緯密、浮點(diǎn)長(zhǎng)、洗縮時(shí)間、煮呢時(shí)間、蒸呢時(shí)間和壓力組合共14個(gè)參數(shù)作為輸入?yún)?shù)。在對(duì)不同指標(biāo)預(yù)測(cè)時(shí)，要進(jìn)行篩選，最后確定總的主要輸入指標(biāo)數(shù)或輸入?yún)?shù)。1．1．2 反演模型的輸入輸出參數(shù)反演作為預(yù)報(bào)的反過程，其實(shí)質(zhì)是把織物質(zhì)量指標(biāo)作為輸入?yún)?shù)，原料參數(shù)或工藝參數(shù)作為輸出；其目的就是進(jìn)行工藝的優(yōu)化。本模型選用以上所提及的8個(gè)指標(biāo)作為輸入?yún)?shù)。預(yù)

測(cè)參數(shù)即輸出參數(shù)，主要是對(duì)織物質(zhì)量和風(fēng)格影響較大的后整理工藝參數(shù)，本文選用洗縮時(shí)間、蒸呢時(shí)間和壓力組合作為輸出參數(shù)。1．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)輸入和輸出層的難點(diǎn)是節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定，太多會(huì)產(chǎn)生干擾，太少達(dá)不到精度或模型數(shù)增加。本文采用多輸入、單輸出，故只需篩選輸入?yún)?shù)。隱層在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用是解決非線性可分問題，隱層數(shù)和各隱層單元數(shù)的選擇，理論上已證明對(duì)于任何在閉區(qū)間內(nèi)的1個(gè)連續(xù)函數(shù)都可以用1個(gè)隱層的網(wǎng)絡(luò)來逼近，因此1個(gè)3層的網(wǎng)絡(luò)(即單隱層)可以完成任意M維到N維的映射，故本模型中選用單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)。隱層單元數(shù)影響網(wǎng)絡(luò)精確度，實(shí)踐證明，隱層單元數(shù)太少，網(wǎng)絡(luò)精確性和容錯(cuò)性差；隱層單元數(shù)多會(huì)使學(xué)習(xí)時(shí)間長(zhǎng)，誤差增大。因此，對(duì)不同的指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)或用不同和不等數(shù)目的輸入對(duì)同一指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，隱層單元數(shù)不同。本文對(duì)輸入層和隱層單元數(shù)進(jìn)行了優(yōu)選和確定，并獲得了很好的效果。

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