该课题研究并开发了一套优化的计算机配毛管理系统,先从理论和实践上对现在纺织厂的配毛技术作了简单介绍,并根据生产实际中应用的配毛思想,在充分利用人工神经网络的基础上,运用系统的原理和手段,成功地开发了这一优化系统软件,使用这套软件配毛可以降低技术人员的劳动强度,提高配毛精度,合理利用原料,保证毛条质量,降低成本.计算机配毛优化系统是以保证质量为基础,以自动配毛为中心,通过毛条质量要求来反演其原料要求为控制手段的智能化管理信息系统.它所要达到的目的是合理运用原料资源,充分发挥原料的性能特点,迅速有效地为管理者提供优化方案.它将运筹学、模糊数学、毛纺学、计算机科学以及数据库技术融为一体,综和应用数学上的最优化算法、现代模式识别方法和人工神经网络为工具,成功开发了优化的计算机配毛管理系统.其主要内容包括原毛库存管理、原毛的品质分析、模糊数学在原毛品质评价中的应用、BP人工神经网络在配毛所需原料品质预测中的运用、线性规划和决策分析方法建立的自动配毛优化数学模型以及计算机实现程序的设计方法,并给出了数据库的设计及功能模块程序实现的流程图.该系统的关键技术是从生产实际需要出发,成功应用BP人工神经网络技术和线性规划及方案优化建立了配毛数学模型.系统在建立BP人工神经网络模型时,利用了一般BP人工神经网络和冲量改进BP人工神经网络两种模型进行了实验和对比,结果表明冲量改进BP人工神经网络模型明显优于一般BP人工神经网络模型,并且能极大的提高网络运行效率和预测精度.系统较全面地描述了配毛过程的规律,使用方便,具有广泛的发展前景.