王 莉

(阿克苏职业技术学院 纺织工程系，新疆 阿克苏 843000)

基于GRNN的棉纱条干均匀度预测研究

王 莉

(阿克苏职业技术学院 纺织工程系，新疆 阿克苏 843000)

总结了神经网络技术在条干均匀度预测应用上的研究成果，GRNN神经网络算法的基本原理，分析了棉纱条干均匀度的神经网络预测结果。检验表明GRNN神经网络在输入参数和样本数据较少时，仍具有较好的预测准确性。

GRNN神经网络；棉纤维性能；条干均匀度；预测

棉纺设备技术升级奠定了纺纱质量稳定的基础，高档纺织品对棉纱质量的一致性提出了较高的要求[1]。纱线条干不匀是评价棉纱质量的一项重要指标，它不仅影响纱线强力和细纱断头，而且影响织物的外观。纤维性能是影响棉纱条干均匀度的重要因素，通常，纺纱企业的配棉主要靠技术人员的经验积累完成，配棉效率低，工作量大，已不能适应现代纺纱企业生产的需要。棉纱条干均匀度的科学预测研究是实现计算机配棉、成纱质量一致性和降低配棉成本的基础。

1 用神经网络技术预测棉纱条干均匀度

人工神经网络技术规避了传统建模方法存在的固有缺陷，给出输入和输出数据，通过网络本身的学习功能就可以得到输入与输出的影射关系[2]，避免了配棉技术人员在实际操作中出现失误及经验不足造成的质量波动。近年来，BP神经网络和RBF神经网络均在纺织品性能预测研究中得到应用。李国锋采用RBF神经网络对成纱条干指标进行预测，达到了预期效果[1]。……