文献

J-GLOBAL ID：201602202289157270   整理番号：16A0167582

糸品質予測のためのBPニューラルネットワークと粒子群最適化の結合【Powered by NICT】

Combining the Particle Swarm Optimization with BP Neural Network for Yarn Quality Forecasting

著者 (3件)： Xiong Jingwei (Coll. of Mechanical Engineering, Donghua Univ., Shanghai) ,  Yang Jianguo (Coll. of Mechanical Engineering, Donghua Univ., Shanghai) ,  Xu Lan (Coll. of Mechanical Engineering, Donghua Univ., Shanghai)
資料名： Donghua Daxue Xuebao. Zirankexueban  (Donghua Daxue Xuebao. Zirankexueban)
巻： 41  号： 4  ページ： 498-502  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2603A  ISSN： 1671-0444  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 複合紡糸の過程での糸破断強度の予測に近いことが困難であるため,粒子群最適化(PSO)に基づいた予測法は,BPニューラルネットワークの糸破断強度を最適化するために提唱される。この方法はニューラルネットワークの重みとしきい値を最適化するため,ニューラルネットワークの収束速度を改良し,大域的最適解の能力を得るためにPSO(粒子群最適化)を用いた。予測検証を行う対象として紡糸工場における現地水質試験データの非常に多い。結果は,PSO-BPニューラルネットワークの予測相関(実測値と推定値の間の整合性の程度)は従来のBPアルゴリズムとGA-BPアルゴリズムと比べてそれぞれ5.0%および4.6%改善されたことを示した。さらに,BPニューラルネットワークおよびGA-BPニューラルネットワークより高い予測精度を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 水質試験 ,  予測技法 ,  推定量 ,  *最適化 ,  *ニューラルネットワーク ,  紡糸 ,  破断強さ
準シソーラス用語： 予測精度 ,  BPアルゴリズム ,  最適解 ,  収束速度 ,  複合紡糸 ,  *粒子群最適化 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  *品質予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： CAD,CAM  (JE10000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 糸 ,  品質予測 ,  BPニューラルネットワーク ,  粒子群最適化