基于神经网络的棉纱质量预测模型



基于神经网络的棉纱质量预测模型

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基于神经网络的棉纱质量预测模型

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
· 课题研究的背景及意义	第10-11页
· 课题研究领域的现状	第11-15页
· 纱线质量预测模型参数的选取	第15-16页
· 人工神经网络在纱线质量预测中的可行性	第16页
· 本课题研究的主要内容	第16-17页
第二章特征指标的选择	第17-28页
· 原棉纤维指标	第17-20页
· 原棉纤维成熟度的概述	第17-18页
· 原棉长度的概述	第18-19页
· 原棉纤维细度概述	第19页
· 原棉纤维回潮率概述	第19页
· 原棉纤维强度概述	第19-20页
· 原棉纤维杂质指标概述	第20页
· 纱线质量指标	第20-25页
· 纱线强力	第20-22页
· 纱线条干	第22-25页
· 棉结	第25-27页
· 本章小结	第27-28页
第三章 BP神经网络及其优化算法的理论研究	第28-46页
· 人工神经网络	第28-30页
· 人工神经网络概述	第28页
· 人工神经网络特点	第28-29页
· 人工神经网络模型	第29-30页
· BP神经网络	第30-32页
· BP神经网络概述	第30页
· BP神经网络模型	第30-32页
· BP算法的限制与不足	第32页
· 粒子群算法	第32-37页
· 粒子群算法概述	第32-33页
· 粒子群算法的数学描述	第33-34页
· 粒子群算法流程	第34-35页
· 算法的优点和局限性	第35页
· 基于PSO的BP网络训练过程	第35-37页
· 思维进化算法	第37-41页
· 思维进化算法概述	第37-38页
· 思维进化算法术语：	第38-39页
· 思维进化算法算法基本思路	第39页
· 思维进化算法的特点	第39-40页
· 基于MEA的BP网络设计步骤	第40-41页
· 极限学习机算法	第41-45页
· 极限学习机概述	第41-43页
· 极限学习机学习算法	第43-44页
· 极限学习机设计思路	第44-45页
· 极限学习机算法的优点	第45页
· 本章小结	第45-46页
第四章神经网络预测结果与分析	第46-57页
· 实验准备	第46-47页
· 数据准备	第46页
· 实验环境	第46页
· 确定训练样本和测试样本	第46页
· 数据的预处理	第46-47页
· 模型参数的选择	第47-49页
· 单一BP预测模型参数的选择	第47页
· PSO-BP预测模型参数的选择	第47-48页
· MEA-BP预测模型参数的选择	第48页
· ELM预测模型参数的选择	第48-49页
· 纱线强度的预测结果	第49-51页
· 纱线条干预测结果	第51-54页
· 纱线棉杂总数预测结果	第54-56页
· 本章小结	第56-57页
第五章验证强关联性对成纱质量的影响	第57-66页
· 灰色关联理论	第57-58页
· 模型输入因子的选择	第58-64页
· 纱线强度	第58页
· 纱线条干	第58-59页
· 纱线棉杂总数	第59页
· 预测结果比较	第59-64页
· 本章小结	第64-66页
第六章结论与展望	第66-68页
· 结论	第66页
· 展望	第66-68页
参考文献	第68-72页
作者攻读硕士学位期间发表的学术论文	第72-73页
致谢	第73-74页
附录 1	第74-78页
附录 2 部分MATLAB程序	第78-82页

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