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基于改进BP算法的纱线混纺比检测
  • ISSN号:1671-024X
  • 期刊名称:《天津工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]天津工业大学电气工程与自动化学院,天津300387
  • 相关基金:国家自然科学基金面上项目(61372011);天津市重点实验室项目
中文摘要:

为了更加快速准确地检测出混纺纱线的混纺比,采用神经网络方法对混纺比检测进行了尝试性研究.针对基本BP网络算法的局部最小和不收敛问题,通过对学习速率进行优化调整以改进BP算法,并将其应用于纱线混纺比的检测.仿真结果表明:本文方法对于局部最小值和可能的不收敛问题有很大改进,可以为预测纱线的混纺比提供一种更加精确快速的方法.

英文摘要:

In order to detect the yarn blending ratio more rapidly and accurately,the method of neural network is used toconduct a research for blending ratio test. Because of the local minimum and the non-convergent problems of basicBP algorithm,through the optimization of learning rate,a new BP algorithm is used for different yarn test. Thesimulation results show that the method can improve the convergence and local minimum of BP algorithm,so thata more accurate and quick way of predicting the blending ratio is provided.

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期刊信息
  • 《天津工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:天津教育委员会
  • 主办单位:天津工业大学
  • 主编:高宗文
  • 地址:天津市西表区宾水西道399号
  • 邮编:300387
  • 邮箱:tjpuxb@tjpu.edu.cn
  • 电话:022-83955151
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-024X
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1341/TS
  • 邮发代号:6-164
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国世界纺织文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5144