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【函授论文】有关基于粒子群优化算法的坯布等级预测研究(论文范文材料)

星级: ★★★★★ 期刊: 《江苏纺织》作者:邓顺敏周俊浏览量:6749 论文级别:推荐本章主题:神经网络和织机原创论文: 5156论文网时间:2016年1月27日审核稿件编辑:Tyler本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:2827 评论次数: 1409

导读:神经网络和织机方面的论文怎么写。此篇基于粒子群优化算法的坯布等级预测研究优秀范文供大学生们写作这类毕业论文参考阅读,希望文章中某论文范本会对你的论文写作能有帮助。

邓顺敏周俊

(东南大学江苏南京210096)

【摘要】本文简单介绍了织机工艺参数的特点及其对坯布质量的影响.建立了输出为坯布等级、输入为织机工艺参数的神经网络模型.最后,选用粒子群优化算法训练该神经网络模型,合理的确定了该神经网络的权值和

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阈值.

【关键词】织机参数;坯布等级;人工神经网络;粒子群优化算法

【中图分类号】TS101。91+4

织造工艺是纺织企业产品生产的核心工艺,也是整个企业最重要的一道生产环节.影响织造工艺的主要因素之一就是织机工艺参数的选择,其对产品的质量和织机的效率都有很大的影响.

以剑杆织机为例,剑杆织机采用微处理机监控、高速电子多臂、电子选纬机构(8色)、电子进经、电子卷取机构、自动找纬、对织口装置等技术,因此可以提高织机的速度,促进新产品的开发,使产品质量更加稳定、产品结构不断增多、档次明显提高.虽然该设备性能优良,但在生产某些品种的过程中还会遇到经纱断头率高、影响产品质量的情况.为此,

基于粒子群优化算法的坯布等级预测研究
神经网络和织机论文范本

一方面,需要抓源头即改善原纱质量,优化浆纱工艺参数,提高准备工序产品质量;另一方面,在织造工序中,针对不同纤维、不同纱线、不同织物应合理选择织机工艺参数,以提高织机的效率、改善产品的质量.从而提高企业的效益.

本文以塞迪斯纤维平纹提花衬衣布为例,讨论了剑杆织机的工艺参数对该品种下机坯布质量的影响.然后通过建立输入为织机工艺参数、输出为坯布等级的神经网络模型,并选用粒子群优化算法训练该神经网络,进而实现对坯布等级准确的预测.

1织机工艺参数及其特点

以剑杆织机为例,剑杆织机虽然品种适应性好,但仍需根据织物的变化而调整上机工艺参数或部分构件,尤其是开发的新产品纱线织造性能发生较大变化时,织造工艺调整是否适当极其重要.这一方面关系到织机效率的高低,另一方面关系到该织物产品是否可开发.

织机上机工艺参数的制定对织机生产效率和产品质量的高低起决定性的作用.通过生产实践认为:高密或厚重织物宜用早开口;细薄织物宜用迟开口;经纱上机张力大,宜用早开口;经纱强力低,用迟开口.梭口高度推荐28mm—32mm.织制厚重织物时,托纱板与综框的相对位置一般为lOcm—12cm.棉毛平纹织物采用高后梁或中后梁,丝织或装饰织物、斜纹织物采用中后梁或低后梁,接纬剑进剑时间比送纬剑早5’左右.实践证明,通过合理制定织机的上机工艺参数,一方面可以减少经纱断头现象,提高织机的生产效率;另一方面,布面各类疵点相对减少,坯布质量明显提高,同时能够节约机物料消耗及降低劳动成本.

作为纺织企业的织造工艺,由于实际生产中不确定因素非常多.本文讨论时,假设是在相对理想的状态下进行,即操作工的熟练程度、车间生产的环境等等都是处于比较平均的水平.因此本文建模中,主要分析如下的(剑杆)织机工艺参数:A:车速;B:后梁;C:停经架;D:开口角;E:开口时间;F:综框高度;G:绞边时间等.

2坯布等级预测模型的建立

人工神经网络是一种基于生理学的智能仿生模型,它模拟人类大脑的思维能力.通过对大量个例的不断学习、回忆、归纳及整理,从中找到规律性的东西.它处理信息的方式完全不同于符号逻辑系统,具有一些独特的性质,信息的分布式存储和并行处理、具有自组织、自学习能力等,而且尤其擅长处理那些具有大量样本集的应用.这样通过对样本集进行充分学习而实现问题求解.因此,本文选用人工神经网络进行建模.

由于人工神经网络中的BP网络具有复杂的非线性处理能力,其网络结构分为输入层、隐含层(中间层)和输出层3层.因此,本文将使用BP网络来建立坯布等级预测的数学模型,相应的建模过程如下:

2。1神经网络模型的输入参数

输入参数的选择要求能够真实反映织机工艺参数的影响,且可以控制,因此选择的输人参数如下:①车速;②后梁;③停经架;④开口角;⑤开口时间;⑥综框高度;⑦绞边时间.本文神经网络模型中的输入层单元数等于织机工艺参数的个数,因此有M=7.

2。2神经网络模型的输出参数

输出参数的选择由坯布等级数来决定,因此将如下参数作为输出参数:①一等品占有率;②二等品占有率;③三等品占有率,分别用α、β、γ表示.本文神经网络模型中的输出层单元个数等于下机坯布等级数,因此有N=3.

2,3神经网络模型的连接权值和阈值

已知输入层单元个数为7,输出层单元个数为3,采用以下经验公式计算隐含层单元数:

H=√MN

式中,M、N分别代表输入、输出层单元数.因此,此处隐含层单元数选定为H=5,相应的该神经网络的结构应为7-5-3,其有50(M*H+H*N)个权值和8(H+N)个阈值,共7*5+5*3+5+3=58个权值和阈值.

2。4对样本数据进行归一化处理

为了防止大样本淹没小样本,且提高计算的效率,需要对原始数据进行归一化处理.将数据归一化至[o,1]之间,归一化公式为:

Ik=(l-Imin)/(lrmx-Imin)

式中I,表示输入的试验数据Imin、Imax分别表示输入数据中的最小值和最大值,Ik是归一化处理后的数据.

3利用PSO算法训练该神经网络模型

PSO算法作为一种新兴的进化算法,具有收敛速度快、鲁棒性高、全局搜索能力强,且不需要借助问题本身的特征信息(如梯度)等优点.例如用PSO算法训练BP神经网络,不仅可以用来优化BP神经网络的连接权值和阈值,而且较好地克服BP神经网络自身的不足.这样,既能发挥BP神经网络的泛化能力,又提高了BP神经网络的收敛速度和学习能力.

3。1 PSO算法的基本原理

设在一个D维的搜索空间中,由个粒子组成一个群落.其中第个粒子表示一个D维的向量,记为Xi=(Xd,X12,…,xid),i=l,2,3,…,n;即第个i粒子在D维的搜索空间中的位置为,相应的每个粒子的位置就是一个潜在的解.同时构造一个满足问题的目标函数,根据此目标函数计算出粒子的适应度值fitness,然后根据适应度值的大小衡量Xi的优劣.第i个粒子的速度也是一个D维向量,记为Vi=(vi,V2

神经网络专业函授论文撰写
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…,ViD).每次迭代中,粒子通过跟踪两个极值更新自己:

迭代终止条件一般选为最大迭代次数和迄今为止粒子群中搜索到的满足适应度阈值的全局最优位置.

3。2使用PSO算法优化神经网络的连接权值和阈值

用PSO算法来优化该神经网络权值和阈值的关键在于以下两点:

3。2。1建立PSO中粒子的维度空间与人工神经网络连接权值和阈值之间的映射.粒子群中每个粒子的维度分量都对应为人工神经网络中的一个连接权值或阈值.本文中所描述的数学模型共有58个连接权值和阈值,因此种群中个体的维度应该是58维,即此处D=58.

3。2。2定义PSO的目标函数,根据目标函数计算出的适应度值可以用来评价神经网络解决问题的能力.此处选用神经网络输出值的均方误差MSE生成目标函数,并将其作为适应度函数,MSE越小,则对应粒子的性能越好.MSE包括种群中的第个粒子搜索到的最优位置在训练集上的均方误差MSE,和整个种群搜索到的全局最优位置在训练集上的均方误差MSEg,其中MSEi、MSEg分别定义如下:

MSE;:种群中的第个粒子搜索到的最优位置在训练集上的均方误差

整个PSO算法训练BP神经网络的具体流程如下图3。1所示.

其中PSO算法中的各参数设置为FitnessMAX:种群规模为200,适应度阈值取为为0。6%,Cl-C2=2,w=l;粒子最大速度Vmax=1;PSO训练该人工神经网络的终止条件为迭代次数m=k=2000和迄今为止粒子群中搜索到的满足适应度阈值的全局最优位置.

3。3试验结果

本文试验中的神经网络样本数据如表3。1所示,取前700个数据集作为训练样本,后300个数据集作为测试样本:

注:表3。1中…表示网络期望输出值…表示网络训练输出值.

为了更直观的对模型进行评

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价,将表3。1中的样本数据用公式(1)、(2)进行计算处理,可以得出如下表3。2所示的样本分析结果:

从表3。2中的样本分析结果中可以看出,训练集的均方误差和测试集的均方误差都小于(此处取值为0。6%),所以经PSO算法训练过的该神经网络模型的权值和阈值可以比较准确的预测出坯布的等级.因此,在实际的生产实践中,可以根据此模型大致制定出车间生产时所需的织机工艺参数.

4结束语

本文研究了纺织企业车间织造工艺中织机工艺参数与坯布等级之间的关系,并建立了基于PSO算法的神经网络模型,以预测当织机工艺参数调整时、相应的各个等级坯布的占有率的变化情况.该研究对实际生产中如何根据客户的要求选择相应的织机工艺参数具有一定的指导作用,工艺员可以比较合理的制定出生产所需的织机工艺参数,同时提高织机的效率.

[ 参考文献 ]

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