小波神经网络在精梳毛纱条干不匀预测中的应用

"基于小波神经网络的精梳毛纱条干不匀预测 (2011年)" 在纺织行业中，纱线条干不匀是衡量纱线质量的重要指标，它直接影响到最终织物的外观和性能。条干不匀是指纱线在长度方向上粗细不均匀的现象，包括细节（thin places）、粗节（thick places）和毛粒（neps）。这些不匀现象会降低纱线的强度、耐磨性，以及织物的光泽和手感。 小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）是一种结合了小波理论与神经网络的预测模型。小波分析能够对非平稳信号进行多尺度分析，提取不同频率成分的信息，而神经网络则擅长处理复杂非线性关系。在本文中，作者王建峰等人提出了一种应用小波神经网络预测精梳毛纱条干不匀的方法。 研究中，作者首先深入分析了纺纱过程，识别出影响纱线条干不匀的关键参数，如纤维性质、纺纱工艺条件等。然后，他们构建了一个复合神经网络，用以预测纱线的不匀指数（CV%）以及细节、粗节和毛粒的数量。通过训练和调整网络参数，获得了高相关性的预测结果，即预测值与实际值之间的相关系数分别为0.9854、0.9758、0.9312和0.8474，这表明小波神经网络在预测纱线条干不匀方面的表现非常优秀。 关键词：小波神经网络、纱线条干不匀、纱线不匀指数、细节、粗节、毛粒。这个研究对于理解和改进精梳毛纺工艺，优化纱线质量，以及减少生产过程中的浪费具有重要意义。同时，小波神经网络的应用也为其他领域中复杂非线性问题的预测提供了新的思路和技术支持。 该论文发表于2011年3月的《纺织高校基础科学学报》第M卷第1期，展示了自然科学领域的最新研究成果，尤其在纺织工程和数学计算方面有较高的学术价值。通过这种创新的预测方法，可以更准确地预估纱线的质量，从而在生产过程中实现质量控制，提高经济效益。