基于遗传神经网络算法的纺织生产过程参数反演.pdf

【纺织生产过程参数反演】是指在纺织行业中，由于某些工艺参数不易直接测量或获取，但这些参数对生产过程和产品质量具有显著影响，因此需要通过其他可测量的参数来间接推算这些未知参数的过程。这一过程通常涉及到数学建模和数据分析。 【遗传神经网络算法】是一种结合了遗传算法和神经网络的优化方法。遗传算法源于生物进化理论，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。神经网络则是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别问题。将两者结合，可以利用遗传算法优化神经网络的初始阈值和权重，提高网络预测的准确性和效率。 【BP（Back Propagation）神经网络算法】是神经网络中最常见的训练算法之一，它通过反向传播误差来调整网络的权重和阈值，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。在这个过程中，BP算法可以学习到输入与输出之间的复杂非线性关系。 【工艺设计】在纺织生产中，工艺设计是决定产品质量和生产效率的关键环节。通过建立正向模型（即输入参数与输出参数之间的关系模型），可以理解不同工艺参数如何影响最终产品，并据此优化生产过程。 【遗传算法优化】在本研究中，遗传算法用于优化神经网络的初始化，即选择合适的阈值和权重。这种优化可以避免网络陷入局部最优，提高整体预测精度，从而更准确地反演出难以直接测量的工艺参数。 【反演参数求解】反演参数是那些不能直接观测但对工艺过程至关重要的变量。通过改进的遗传算法，可以在已知的一些输入参数和网络预测的基础上，求解出这些反演参数，从而为工艺控制提供精确依据。 【纺织企业借鉴】该方法的应用对于纺织企业来说，能提高工艺开发的针对性，降低生产成本，因为准确预测和控制关键参数可以减少试错次数，提升生产效率，同时确保产品质量的稳定性。 基于遗传神经网络算法的纺织生产过程参数反演是利用现代计算技术解决传统行业难题的一个实例。这种方法将先进的机器学习理论与实际生产需求相结合，为纺织行业的工艺优化提供了新的思路和工具。通过优化神经网络和改进的遗传算法，能够更有效地解决工艺参数的反演问题，进而提升企业的竞争力。