河南省教育厅自然科学基金(2006110018)
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
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- 基于组合神经网络模型对纺织品热阻与湿阻的估计研究被引量：2
- 2008年
- 针对纺织品热湿阻估计问题,采用纤维种类、面密度、厚度、透气性和回潮率5个影响因素,基于线性回归模型、BP人工神经网络模型,建立组合神经网络模型,分别对织物热湿阻值进行了实验估计。结果表明,线性回归模型对织物热阻和湿阻的估计精度平均值分别为7.97%和6.69%;BP人工神经网络模型的估计精度平均值分别为4.23%和4.72%;组合神经网络模型的估计精度分别为1.31%和1.97%,估计精度高于其他两种模型。
- 楚艳艳汪青崔世忠禹建丽
- 关键词：舒适性线性回归模型BP神经网络
- 织物热湿性能的研究方法被引量：2
- 2006年
- 介绍了用仪器测试法和数学模型预测法获得织物热阻和湿阻值的依据、原理及优缺点。指出仪器测试是从热阻和湿阻的定义出发设计实验装置并获得数据的;而数学模型预测法是从织物结构决定性能的角度,把织物热阻和湿阻与织物结构之间的关系归结为回归方程模型和神经网络模型来实现预测功能。
- 楚艳艳禹建丽汪青
- 关键词：热阻仪器测试
- BP人工神经网络在估计织物热湿阻方面的应用被引量：5
- 2006年
- 利用人工神经网络方法,经过网络训练,建立了由织物种类、面密度、厚度、透气性和回潮率5个结构参数作为输入层神经元,织物热阻和湿阻作为输出层神经元的BP神经网络预测模型.预测实验表明,热阻和湿阻的平均估计误差分别为0.38和0.18,为研究织物的热阻和湿阻性能提供了一种方便、有效的预测方法.
- 楚艳艳汪青禹建丽崔世忠
- 关键词：热阻BP神经网络
