人工神经网络在精梳毛纺纱线预测中的应用

"基于神经网络的精梳毛纺纱线预测 (2005年) - 王侃枫, 陆凯, 黄秀宝 - 东华大学学报(自然科学版) - Vol.31, No.1 - 2005年2月" 本文是一篇自然科学领域的论文，主要探讨了利用人工神经网络技术预测精梳毛纺纱线的质量和性能。作者在分析纺纱的基本原理后，构建了7个不同的神经网络模型，这些模型分别用于预测纱线的不匀率、粗细节、断裂强力、强力不匀、断裂伸长以及断头率。其中，断头率的预测因为其成因复杂，采用了组合神经网络的方法。 在建立模型的过程中，作者使用了来自工厂实际生产的数据进行训练和验证。对于前6个指标（不匀率、粗细节、断裂强力、强力不匀、断裂伸长），神经网络模型的预测结果与实际测量值的相关系数的平方均超过了0.9，表明模型的预测精度相当高。尽管断头率的预测效果相对较弱，相关系数的平方仍超过了0.8，这表明即使在处理复杂的质量问题时，神经网络也能提供有价值的预测。 这项研究揭示了神经网络技术在精梳毛纺纱线预测中的巨大潜力，对于优化生产过程、提高产品质量和降低成本具有重要意义。传统的预测方法，如Martindale、Hearle的模型以及TEAM公式，虽然在一定程度上有助于纺织企业的决策，但它们可能无法适应不同工厂的具体条件。相比之下，神经网络模型能够更好地适应各种生产环境，通过学习和调整，能够为每个工厂提供定制化的预测。 神经网络作为一种非线性、自适应的学习系统，能够在大量数据中发现复杂的模式，并据此进行预测。在纺织工业中，这种能力使得神经网络能够处理传统方法难以解决的问题，例如牵伸对纱线不匀和纱疵的影响，以及原料和成品质量之间的复杂关系。 尽管CSIRO的Sirolan-Yarnspec软件已经在毛纺行业中得到了广泛应用，但其参数需要根据具体工厂进行校正才能准确预测。神经网络模型的出现，为实现更精确、更个性化的纱线质量预测提供了新的工具，有助于企业在激烈的市场竞争中提升竞争力。 这篇论文展示了神经网络在精梳毛纺纱线预测方面的应用，强调了其在优化生产流程、提高经济效益上的价值，并对未来可能的研究方向和改进空间进行了探讨。