基于免疫遗传算法的BP神经网络在纱线条干预测上的应用

基于免疫遗传算法的BP神经网络在纱线条干预测上的应用

论文摘要

为了避免因随机生成BP神经网络初始权值和阈值而带来的不确定性,以及得到更好的预测纱线条干CV值的精度和速度,借助免疫遗传算法对传统单一的BP神经网络进行权值和阈值的优化。免疫算法中特有的浓度调节机制有效地解决了遗传算法后期未成熟收敛的问题。利用Matlab构建单一的BP神经网络模型、遗传BP神经网络模型和免疫遗传BP神经网络模型进行纱线条干CV值的预测实验,通过仿真训练结果的对比分析可得出,免疫遗传算法优化的BP神经网络能够更准确、更快速、更稳定地完成纱线条干CV值的预测。

论文目录

  • 1 免疫遗传算法
  • 2 基于免疫遗传算法的BP神经网络设计
  •   2.1 BP神经网络建模
  •   2.2 网络权值和阈值的优化设计
  •     2.2.1 编码
  •     2.2.2 初始群体的产生
  •     2.2.3 适应度函数的设计
  •     2.2.4 遗传操作
  •     2.2.5 基于浓度的群体更新
  • 3 训练仿真实验
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 查刘根,谢春萍

    关键词: 纱线条干,纱线质量预测,神经网络,免疫算法,遗传算法

    来源: 丝绸 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 轻工业手工业,自动化技术

    单位: 江南大学生态纺织教育部重点实验室

    基金: 国家重点研发计划项目(2017YFB0309200),江苏省产学研项目(BY2016022-16),江苏省自然科学基金项目(BK20170169),纺织服装产业河南省协同创新项目(hnfx14002),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51731B)

    分类号: TS106.4;TP18

    页码: 19-26

    总页数: 8

    文件大小: 228K

    下载量: 302

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