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应用混合种群遗传神经网络的精梳毛纺工艺参数反演模型
被引量：
7
1
作者
杨建国
熊经纬
+1 位作者
徐兰
项前
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期149-154,共6页
针对传统精梳毛纺工艺参数反演模型收敛性和稳定性不理想、反演精度低等问题,以及标准遗传算法(SGA)应用于复杂优化问题时存在早熟收敛等缺点,以BP神经网络为基础,提出一种混合种群遗传人工神经网络(MPG-ANN)反演模型,首先以混合种群遗...
针对传统精梳毛纺工艺参数反演模型收敛性和稳定性不理想、反演精度低等问题,以及标准遗传算法(SGA)应用于复杂优化问题时存在早熟收敛等缺点,以BP神经网络为基础,提出一种混合种群遗传人工神经网络(MPG-ANN)反演模型,首先以混合种群遗传算法优化BP神经网络的权值与阈值建立预测模型,在此基础上根据毛纱CV值建立混合种群遗传算法反演模型,用来反演精梳毛纺生产过程工艺参数。以纺纱车间大量现场工艺检测数据为对象进行反演验证,结果表明:MPG-ANN模型反演精度达97%,相比于标准遗传算法人工神经网络(SGA-ANN)模型提高4%,同时反演结果波动幅度相比于SGA-ANN模型降低了6.28%。该方法可为精梳毛纺生产过程质量控制提供有效的理论指导,对纺织企业新产品工艺开发设计的快速决策具有很好的借鉴作用。
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关键词
精梳毛纺
工艺
遗传算法
混合种群遗传人工神经网络
工艺参数反演
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职称材料
题名
应用混合种群遗传神经网络的精梳毛纺工艺参数反演模型
被引量：
7
1
作者
杨建国
熊经纬
徐兰
项前
机构
东华大学机械工程学院
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期149-154,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51175077)
文摘
针对传统精梳毛纺工艺参数反演模型收敛性和稳定性不理想、反演精度低等问题,以及标准遗传算法(SGA)应用于复杂优化问题时存在早熟收敛等缺点,以BP神经网络为基础,提出一种混合种群遗传人工神经网络(MPG-ANN)反演模型,首先以混合种群遗传算法优化BP神经网络的权值与阈值建立预测模型,在此基础上根据毛纱CV值建立混合种群遗传算法反演模型,用来反演精梳毛纺生产过程工艺参数。以纺纱车间大量现场工艺检测数据为对象进行反演验证,结果表明:MPG-ANN模型反演精度达97%,相比于标准遗传算法人工神经网络(SGA-ANN)模型提高4%,同时反演结果波动幅度相比于SGA-ANN模型降低了6.28%。该方法可为精梳毛纺生产过程质量控制提供有效的理论指导,对纺织企业新产品工艺开发设计的快速决策具有很好的借鉴作用。
关键词
精梳毛纺
工艺
遗传算法
混合种群遗传人工神经网络
工艺参数反演
Keywords
worsted spinning process
genetic algorithm
mixed population genetic-artificial neural network
parameters inversion
分类号
TS101.1 [轻工技术与工程—纺织工程]
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作者
出处
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被引量
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1
应用混合种群遗传神经网络的精梳毛纺工艺参数反演模型
杨建国
熊经纬
徐兰
项前
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
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