[发明专利]基于烟花算法改进BP神经网络的纺纱质量预测方法有效
| 申请号： | 201710288559.2 | 申请日： | 2017-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN107169565B | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 邵景峰;马创涛;马晓红;杨小渝;王蕊超 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 胡燕恒 |
| 地址： | 710048 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于烟花算法改进BP神经网络的纺纱质量预测方法，将烟花算法引入到BP神经网络中，利用烟花算法的寻优机理对BP神经网络模型的网络权重和阈值进行优化，选取输入输出指标，构建了基于FWA‑BP的纺纱质量预测模型，利用经过标准化处理的数据集对步骤2中建立的基于FWA‑BP的纺纱质量预测模型进行学习和训练，最终完成对纺纱质量的预测。本发明解决了因纺纱系统中影响纱线质量因素众多且相互之间耦合而导致的纺纱质量难以精准预测的问题，并且能够有效地建立纤维指标与成纱质量间的函数映射关系，实现对纺纱生产中的纱线质量的预测，有利于提高纺纱车间质量管理的水平。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 烟花 算法 改进 bp 神经网络 纺纱 质量 预测 方法 | ||
【主权项】：
基于烟花算法改进BP神经网络的纺纱质量预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，利用烟花算法的寻优机理对BP神经网络模型的网络权重和阈值进行优化，建立一种基于烟花算法优化的FWA‑BP神经网络模型；步骤2，在步骤1的FWA‑BP神经网络模型的基础之上，选取输入输出指标，构建基于FWA‑BP的纺纱质量预测模型；步骤3，利用经过标准化处理的数据集对步骤2中建立的基于FWA‑BP的纺纱质量预测模型进行学习和训练，最终完成对纺纱质量的预测。
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