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The prediction model of worsted yarn quality based on CNN-GRNN neural network

机译:基于CNN-GRNN神经网络的最具纱线质量预测模型

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摘要

It is key indexes of worsted yarn quality such as worsted yarn strength index, etc., and it can well control worsted yarn quality by predicting yarn strength index, etc. Generally, it is generally used to predict yarn strength indexes such as multiple linear regression (MLR) algorithm, support vector machine (SVM) and backpropagation neural network (BPNN). This paper proposes a new neural network; it combines convolutional neural network (CNN) with general regression neural network (GRNN), which is written as the CNN-GRNN. It used 1900 sets of data to train CNN-GRNN, SVM and BPNN. It tested CNN-GRNN, MLR, SVM and BPNN with 10 sets of data. The CNN-GRNN neural network is the best accuracy among these four algorithms.
机译:它是诸如最具纱线强度指数等的最具纱线质量的关键指标,并且通过预测纱线强度指数等,它可以很好地控制最佳的纱线质量等。通常,它通常用于预测纱线强度指标,例如多个线性回归 (MLR)算法,支持向量机(SVM)和BackProjagation神经网络(BPNN)。 本文提出了一种新的神经网络; 它将卷积神经网络(CNN)与一般回归神经网络(GRNN)结合起来,其被写为CNN-GRNN。 它使用了1900套数据来培训CNN-GRNN,SVM和BPNN。 它用10套数据测试了CNN-GRNN,MLR,SVM和BPNN。 CNN-GRNN神经网络是这四种算法中的最佳精度。

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