【摘 要】
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针对棉织物悬垂性能预测的BP神经网络等数学模型的缺陷,引入RBF(径向基)神经网络理论,以棉织物的5个结构参数作为输入层,悬垂系数作为输出层,利用MATLAB软件,建立了织物悬垂性能的RBF神经网络预测模型.结果表明,运用RBF神经网络对棉织物的悬垂性能进行预测,具有较快的运算速度、较高的精度及较强的泛化能力,可作为棉织物悬垂性能分析的一种新型有效的方法.
【出 处】
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第三届准备和织造技术暨新产品开发研讨会
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针对棉织物悬垂性能预测的BP神经网络等数学模型的缺陷,引入RBF(径向基)神经网络理论,以棉织物的5个结构参数作为输入层,悬垂系数作为输出层,利用MATLAB软件,建立了织物悬垂性能的RBF神经网络预测模型.结果表明,运用RBF神经网络对棉织物的悬垂性能进行预测,具有较快的运算速度、较高的精度及较强的泛化能力,可作为棉织物悬垂性能分析的一种新型有效的方法.
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