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毛纺细纱机积极式退绕机构的设计及毛精纺纱性能预测模型的比较

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毛纺细纱机积极式退绕机构的设计及毛精纺纱性能预测模型的比较
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第一章 绪论第12-20页
  · 兔毛(绒)简介第12页
  · 兔毛(绒)结构与纺纱性能的联系第12-13页
    · 纤维组织结构与纺纱性能的关系第12-13页
    · 纤维形态结构与纺纱性能的关系第13页
  · 改善兔毛(绒)可纺性能的研究第13-15页
    · 兔毛(绒)纤维自身改性第13-14页
    · 兔毛(绒)纤维与其它纤维混纺第14页
    · 兔毛(绒)纺纱工艺的改进第14-15页
  · 传统成纱性能的预测方法第15-16页
  · 人工神经网络及在纱线预测中的研究第16-18页
    · 人工神经网络简介第16页
    · BP 神经网络在纱线性能预测中的应用第16-17页
    · RBF 神经网络在纱线性能预测中的应用第17-18页
  · 课题研究的目的、内容与意义第18-20页
    · 课题研究的目的第18页
    · 课题研究的内容第18-19页
    · 课题研究的意义第19-20页
第二章 积极式退绕机构的设计及高支纯兔绒精纺纱性能比较第20-30页
  · 适用于毛纺细纱机的积极式退绕机构的设计第20-24页
    · 积极式退绕机构的组成第20-23页
    · 积极式退绕机构设计过程中的关键技术第23-24页
    · 积极式退绕机构工作原理第24页
  · 高支纯兔绒精纺纱的纺制第24-25页
    · 高支纯兔绒精纺纱纺制流程第24-25页
    · 高支纯兔绒精纺纱设计支数第25页
  · 高支纯兔绒精纺纱性能测试第25-29页
    · 测试仪器和设备第25页
    · 高支纯兔绒精纺纱的测试方法第25-26页
    · 高支纯兔绒精纺纱的性能测试第26-29页
  · 本章小结第29-30页
第三章 基于BP 神经网络的毛精纺纱性能预测模型的建立及比较第30-46页
  · 反向传播神经网络(BP)简介第30-32页
    · 反向传播神经网络(BP)原理第30-31页
    · 标准反向传播神经网络(BP)算法第31-32页
  · 基于BP 神经网络预测方法的MATLAB 实现第32-36页
    · MATLAB 语言简介第32-33页
    · 基于BP 神经网络算法的MATLAB 函数调用第33-34页
    · BP 神经网络参数的设定第34-35页
    · BP 神经网络的表征方法第35-36页
  · 毛精纺纱条干不匀率首选模型的选取第36-38页
    · 单、双隐层条干不匀率模型相关系数值比较第36-37页
    · 单、双隐层条干不匀率模型均方根误差值比较第37页
    · 单、双隐层条干不匀率模型训练速度比较第37-38页
  · 毛精纺纱断裂强力首选模型的选取第38-41页
    · 单、双隐层断裂强力模型相关系数值比较第38-39页
    · 单、双隐层断裂强力的均方根误差值比较第39-40页
    · 单、双隐层条干不匀率模型训练速度比较第40-41页
  · 对单、双隐层条干不匀率、断裂强力模型预测结果的探讨第41页
  · 条干不匀率、断裂强力的首选模型的预测能力第41-44页
  · 本章小结第44-46页
第四章 基于RBF 神经网络的毛精纺纱性能预测模型的建立及比较第46-57页
  · 径向基函数神经(RBF)网络简介第46-48页
    · 径向基函数神经网络(RBF)原理第46-47页
    · RBF 神经网络中心选取算法第47-48页
    · RBF 神经网络隐含层到输出层的连接权值的确定第48页
  · 基于RBF 神经网络预测方法的MATLAB 实现第48-50页
    · 基于RBF 神经网络算法的MATLAB 函数调用第48页
    · RBF 神经网络函数newrb 的运算过程第48-49页
    · RBF 神经网络参数的设定第49-50页
    · RBF 神经网络的表征方法第50页
  · 毛精纺纱条干不匀率、断裂强力最佳模型的选取第50-52页
    · 散布系数值对模型预测精度的影响第50-51页
    · 异常样本对模型预测精度的影响第51页
    · 剔除异常样本后毛精纺纱性能的表征第51-52页
  · RBF 最佳模型与BP 首选模型预测性能的对比第52-55页
    · RBF 最佳模型与BP 首选模型预测条干不匀率的对比第52-53页
    · RBF 最佳模型与BP 首选模型预测断裂强力的对比第53-55页
  · 本章小结第55-57页
第五章 结论与展望第57-59页
  · 结论第57-58页
  · 展望第58-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
附录第64-74页
攻读学位期间的研究成果第74 页

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