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| 基于RBF神经网络的织物透气性能预测研究 | |
| 引用本文： | 田丽,高洪,葛愿,侯大寅,金礼力. 基于RBF神经网络的织物透气性能预测研究[J]. 自动化与仪器仪表, 2006, 0(5): 6-7,39 |
| 作者姓名： | 田丽 高洪 葛愿 侯大寅 金礼力 |
| 作者单位： | 1. 安徽工程科技学院,电气工程系,芜湖,241000 2. 安徽工程科技学院,机械工程系,芜湖,241000 3. 安徽工程科技学院,纺织工程系,芜湖,241000 |
| 基金项目： | 安徽省高校自然科学基金 |
| 摘 要： | 建立了反映结构参数与织物透气性能之间关系的神经网络模型，采用了径向基函数神经网络（RBF）算法对织物透气性能进行预测研究。研究结果表明，此算法识别能力强，训练时间短，更能准确地预测织物的透气性能，具有一定的应用前景。 |
| 关 键 词： | 织物结构 透气性 神经网络 |
| 文章编号： | 1001-9227（2006）05-0006-03 |
| 收稿时间： | 2006-04-25 |
| 修稿时间： | 2006-04-25 |
Application of RBF neural network in predicting fabric air permeability |
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| Tian Li,et al. Application of RBF neural network in predicting fabric air permeability[J]. Automation & Instrumentation, 2006, 0(5): 6-7,39 | |
| Authors: | Tian Li et al |
| Abstract: | This paper adopts the Radial Basic Function neural network(RBF) to predict fabric air permeability,and thensets up the neural network model between fabric structure parameters and air permeability.The research result indicates,comparedwith the commonly used BP neural network,RBF has stronger recognition ability,and its training time also shorter,itcan predict fabric air permeability more accurately,and ithas a bright future in practical application. |
| Keywords: | RBF |
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