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Yarn Strength Prediction Using Neural Networks Part Ⅰ: Fiber Properties and Yarn Strength Relationship

机译:基于神经网络的纱线强度预测第一部分:纤维性能与纱线强度关系

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摘要

Over the past several years, numerous relationships between fiber properties and yarn performance have been developed. The classical method for predicting yarn performance is statistical analysis such as linear multiple regression. Neural networks are now a subject of interest in many fields and a tool for many areas of problem solving. This study investigates the application of neural networks to yarn strength prediction. HVI test results of the 1989 crop are used to train the neural nets and performance is discussed.
机译:在过去的几年中,纤维性能和纱线性能之间已经建立了许多关系。预测纱线性能的经典方法是统计分析,例如线性多元回归。神经网络现在是许多领域的关注主题,并且是解决问题的许多领域的工具。这项研究调查了神经网络在纱线强度预测中的应用。 1989年作物的HVI测试结果用于训练神经网络,并讨论了性能。

著录项

  • 来源
    《Textile Research Journal》 |1995年第9期|p.495-500|共6页
  • 作者

    Luo Cheng; David L. Adams;

  • 作者单位

    Zellweger Uster, Inc., Knoxville, Tennessee 37950;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 纺织工业、染整工业;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 00:11:55

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